基于边缘先验模型的运动去模糊

从单幅运动模糊图像复原出清晰的图像,一直是数字图像处理领域中富有挑战的问题.基于边缘先验模型和小波分析提出了一种运动模糊退化图像的复原算法.在去模糊之前,对图像进行预处理,将噪声去除,用冲击滤波器增强边缘,并采用canny边缘检测获取清晰边缘作为先验模型,以此估计模糊核;然后在紧小波框架系统下,将清晰图像的稀疏性最大化,采用改进的分裂Bregman方法求解最优化问题,最终得到清晰的图像.实验结果表明,相对于传统的盲复原算法,提出的方法可以有效地去除运动模糊.     

基于稀疏表示和梯度先验的图像盲去模糊

针对目前基于稀疏表示的图像盲卷积算法细节恢复有限等问题,提出一种基于稀疏表示和梯度先验的图像盲卷积算法。虽然每个图像块可以通过字典稀疏表示,但是图像块重构出的图像常常出现“伪像”,本文将梯度先验知识和超拉普拉斯先验知识融入稀疏表示盲卷积模型中,采用迭代方法交替估计中间清晰图像和模糊核,一旦获得模糊核,采用超拉普拉斯非盲去卷积算法恢复出最终的清晰图像。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,本文算法在抑制振铃方面效果显著。     

全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊

图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时,极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点,利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势,提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去噪和去模糊模型。首先,将全变分模型分别引入暗通道和亮通道中,用于保护图像的边缘及消除噪声或振铃伪影;其次,利用半二次分裂技术解决模型的非凸问题和估计潜在的清晰图像;最后,用迭代多尺度盲反褶积估计图像的模糊核。实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时很好地保护图像的边缘细节和消除振铃伪影。相比近几年具有代表性的其他方法,该模型的鲁棒性、主观视觉效果和客观评价指标均有明显提高。     

基于正则化方法的图像盲去模糊

针对标准化稀疏先验的正则化方法估计复杂模糊核时的不准确性, 引入图像的预处理, 提出了一种图像盲去模糊的新方法。该方法将图像盲去模糊分为三个步骤：利用双边滤波器和冲击滤波器对图像进行预处理, 使得图像的噪声降低、边缘突出, 有利于模糊核的估计; 对预处理后的图像, 利用基于标准化稀疏先验的正则化方法估计模糊核; 根据估计出的模糊核利用TV正则化方法对图像进行非盲去卷积。采用快速迭代收缩阈值算法和快速总变分图像复原算法分别求解模糊核估计模型和图像非盲去卷积模型。实验结果表明, 针对单幅模糊图像, 该方法可以估计出准确的模糊核, 对噪声具有鲁棒性, 并且提高了图像复原速度, 具有较好的图像恢复效果。     

基于广义规范化稀疏模型的图像盲去模糊算法

针对基于规范化稀疏先验的图像盲去模糊方法估计精度低、计算速度慢、参数选择敏感等问题,提出一种Tikhonov正则增强的广义规范化稀疏模型,且将其作为中间清晰图像和运动模糊核的共同先验约束。随后,利用算子分裂、交替方向乘子法以及快速傅立叶变换,最小化关于中间清晰图像与运动模糊核的目标函数,导出一种快速图像盲去模糊算法。在标准测试集以及实际彩色模糊图像上的实验结果验证了提出方法的有效性和鲁棒性。此外,在同等条件下与近期文献中的盲去模糊方法进行比较,显示了本文方法在估计精度和估计效率上的双重优势。     

暗像素先验的模糊图像盲复原方法

图像的盲去模糊问题是一个长期的且具有挑战性的逆问题。能否找到正确的图像先验是能否复原出高质量清晰图像的关键。因此,为了能够复原出高质量的清晰图像,找到了一种新的且有效的图像先验--图像中的暗像素先验,并提出了一种基于暗像素先验的模糊图像盲复原方法。该方法是基于模糊图像的内在本质特性所提出的,模糊图像中的暗像素是非稀疏的。在模糊过程中,清晰图像中的暗像素会因为与它周围的亮像素进行加权平衡,而导致模糊图像中暗像素的像素值增加,从而导致模糊图像中暗像素的稀疏性降低。因此,利用模糊图像中暗像素的这种非稀疏特性,能够有效区分模糊图像和清晰图像,从而实现模糊图像的盲复原。但是,基于暗像素的先验会导致一种非凸和非线性的最优化问题,为了能够有效地求解提出的模型,引入了一种最小化操作的线性近似来实现提出模型的最优化求解。大量的实验证明了该方法与近几年一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比,具有更好的性能。     

拉普拉斯与双边滤波的图像去运动模糊算法

运动模糊图像盲复原是图像复原中的关键问题之一,由于模糊信息的复杂性以及图像噪声的影响,导致复原的结果有振铃效应.为解决这些问题,提出基于拉普拉斯先验的改进算法.在原有的模糊核估计过程中,引入拉普拉斯锐化增强,增强图像的边缘信息,达到改善模糊核估计结果的目的.在复原时,针对图像振铃噪声,引入了双边滤波,抑制该噪声对复原结果的影响,进一步改善复原图像的质量.与三种现有图像去模糊算法相比,该方法能更准确地估计模糊信息,对图像复原具有更好的鲁棒性.     

基于稀疏表示的单帧运动图像盲复原

提出一种基于稀疏表示的单帧运动盲复原方法,它充分利用自然图像中存在的各种先验知识进行求解。该方法分为模糊核估计和图像修复两个阶段。在估计模糊核时,它运用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰边缘,以此指导全局图像的复原,并运用多尺度策略来解决大模糊核问题。在图像修复阶段,运用稀疏表示理论对复原图像进行降噪和重建,最终提高图像复原质量。实验结果表明,在不同噪声和模糊核条件下,该算法能有效消除运动模糊。     

极端先验下的编码曝光运动目标模糊成像复原

采集运动目标图像时,由于目标与采集相机之间产生相对运动造成图像模糊.为了获得清晰运动目标图像,提出了极端先验下的编码曝光运动目标模糊成像复原方法.该方法将传统曝光快门的一次开合过程转变为特殊逻辑编码的多次开合过程,将频域中将窄带滤波扩展为宽带滤波,进而将原始目标高频信息保留在模糊图像中.通过建立极端先验下的正则化编码曝光优化函数,提出了一种有效的编码曝光图像复原迭代和核估计算法.本方法利用编码曝光保存目标原始信息,再利用图像的极端先验自然属性有效复原.在多组合成和实际采集编码曝光运动模糊图像复原中,利用图像质量评价指数表明本方法能够在不同相对运动模式下均获较好的复原效果.     

基于RGB通道自适应的维纳滤波图像去模糊研究

图像去模糊是针对当图像受到模糊,复原出期望的清晰图像的过程。由于图像受到模糊的程度及过程未知,很难利用精确的模糊核对图像进行复原。同时要考虑到图像的三个通道在受到模糊时的影响不一致,对维纳滤波复原图像进行了研究,提出一种基于RGB三通道下自适应的维纳滤波图像去模糊技术研究。首先对图像进行模糊核估计,求出模糊核,然后将图像分为有限个图像块,对图像进行降维,最后,通过求出的模糊核应用到维纳滤波模型中,进行图像复原。与现有的方法比较,基于RGB通道自适应的维纳滤波图像去模糊研究的方法能够得到更好的恢复效果,并有效的抑制了边界出现的振铃现象。     

Blind Deblurring Based on L0Norm from Salient Edges简

Motion deblurring is a basic problem in the field of image processing and analysis. This paper proposes a new method of single image blind deblurring which can be significant to kernel estimation and non-blind deconvolution. Experiments show that the details of the image destroy the structure of the kernel, especially when the blur kernel is large. So we extract the image structure with salient edges by the method based on RTV. In addition, the traditional method for motion blur kernel estimation based on sparse priors is conducive to gain a sparse blur kernel. But these priors do not ensure the continuity of blur kernel and sometimes induce noisy estimated results. Therefore we propose the kernel refinement method based on L0 to overcome the above shortcomings. In terms of non-blind deconvolution we adopt the L1/L2 regularization term. Compared with the traditional method, the method based on L1/L2 norm has better adaptability to image structure, and the constructed energy functional can better describe the sharp image. For this model, an effective algorithm is presented based on alternating minimization algorithm.     

图像去模糊研究综述

图像模糊是指在图像捕捉或传输过程中,由于镜头或相机运动、光照条件等因素导致图像失去清晰度和细节,从而影响图像的质量和可用性。为了消除这种影响,图像去模糊技术应运而生。其目的在于通过构建计算机数学模型来衡量图像的模糊信息,从而自动预测去模糊后的清晰图像。图像去模糊算法的研究发展不仅为计算机视觉领域的其他任务提供了便利,同时也为生活领域提供了便捷和保障,如安全监控等。1）回顾了整个图像去模糊领域的发展历程,对盲图像去模糊和非盲图像去模糊中具有影响力的算法进行论述和分析。2）讨论了图像模糊的常见原因以及去模糊图像的质量评价方法。3）全面阐述了传统方法和基于深度学习方法的基本思想,并针对图像非盲去模糊和图像盲去模糊两方面的一些文献进行了综述。其中,基于深度学习的方法包括基于卷积神经网络、基于循环神经网络、基于生成式对抗网络和基于Transformer的方法等。4）简要介绍了图像去模糊领域的常用数据集并比较分析了一些代表性图像去模糊算法的性能。5）探讨了图像去模糊领域所面临的挑战,并对未来的研究方法进行了展望。     

Variational EM method for blur estimation using the spike-and-slab image prior

Most state-of-the-art blind image deconvolution methods rely on the Bayesian paradigm to model the deblurring problem and estimate both the blur kernel and latent image. It is customary to model the image in the filter space, where it is supposed to be sparse, and utilize convenient priors to account for this sparsity. In this paper, we propose the use of the spike-and-slab prior together with an efficient variational Expectation Maximization (EM) inference scheme to estimate the blur in the image. The spike-and-slab prior, which constitutes the gold standard in sparse machine learning, selectively shrinks irrelevant variables while mildly regularizing the relevant ones. The proposed variational Expectation Maximization algorithm is more efficient than usual Markov Chain Monte Carlo (MCMC) inference and, also, proves to be more accurate than the standard mean-field variational approximation. Additionally, all the prior model parameters are estimated by the proposed scheme. After blur estimation, a non-blind restoration method is used to obtain the actual estimation of the sharp image. We investigate the behavior of the prior in the experimental section together with a series of experiments with synthetically generated and real blurred images that validate the method's performance in comparison with state-of-the-art blind deconvolution techniques.     

混合特性正则化约束的运动模糊盲复原

目的 为了提高运动模糊图像盲复原清晰度,提出一种混合特性正则化约束的运动模糊盲复原算法。方法 首先利用基于局部加权全变差的结构提取算法提取显著边缘,降低了噪声对边缘提取的影响。然后改进模糊核模型的平滑与保真正则项,在保证精确估计的同时,增强了模糊核的抗噪性能。最后改进梯度拟合策略,并加入保边正则项,使图像梯度更加符合重尾分布特性,且保证了边缘细节。结果 本文通过两组实验验证改进模型与所提算法的优越性。实验1以模拟运动模糊图像作为实验对象,通过对比分析5种组合步骤算法的复原效果,验证了本文改进模糊核模型与改进复原图像模型的鲁棒性较强。实验结果表明,本文改进模型复原图像的边缘细节更加清晰自然,评价指标明显提升。实验2以小型无人机真实运动模糊图像为实验对象,通过与传统算法进行对比,对比分析了所提算法的鲁棒性与实用性。实验结果表明,本文算法复原图像的标准差提升约11.4%,平均梯度提升约30.1%,信息熵提升约2.2%,且具有较好的主观视觉效果。结论 针对运动模糊图像盲复原,通过理论分析和实验验证,说明了本文改进模型的优越性,所提算法的复原效果较好。     

基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法EI北大核心CSCD

在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性.     

Local motion deblurring using an effective image prior based on both the first- and second-order gradients

Local motion deblurring is a highly challenging problem as both the blurred region and the blur kernel are unknown. Most existing methods for local deblurring require a specialized hardware, an alpha matte, or user annotation of the blurred region. In this paper, an automatic method is proposed for local motion deblurring in which a segmentation step is performed to extract the blurred region. Then, for blind deblurring, i.e., simultaneously estimating both the blur kernel and the latent image, an optimization problem in the form of maximum-a-posteriori (MAP) is introduced. An effective image prior is used in the MAP based on both the first- and second-order gradients of the image. This prior assists to well reconstruct salient edges, providing reliable edge information for kernel estimation, in the intermediate latent image. We examined the proposed method for both global and local deblurring. The efficiency of the proposed method for global deblurring is demonstrated by performing several quantitative and qualitative comparisons with the state-of-the-art methods, on both a benchmark image dataset and real-world motion blurred images. In addition, in order to demonstrate the efficiency in local motion deblurring, the proposed method is examined to deblur some real-world locally linear motion blurred images. The qualitative results show the efficiency of the proposed method for local deblurring at various blur levels.