一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法

传统的暗通道先验已成功地运用于单一图像去模糊问题,但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用.因此,得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并对信号的低频部分进行增强,将分数阶计算理论与模糊图像的暗通道先验相结合,提出一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法.首先,结合最大后验估计算法与分数阶暗通道先验,构建出运动模糊图像的核估计模型;其次,利用半二次方分裂法解决模型的非凸问题;最后,根据粗糙-精细的策略,利用多尺度迭代框架估计出准确图像的模糊核,进而利用非盲去模糊的方法求解清晰图像.实验结果表明:在有无显著噪声的模糊图像中,所提出的算法虽然所需计算时间较长,但是能够获得较为准确的模糊核,并且能够减少图像噪声以及振铃伪影,提高清晰图像估计的质量;此外,对于不同类型的模糊图像,所提出的算法也同样适用.     

Transformer与多尺度注意力的自监督单目图像深度估计

针对现有自监督学习的单目图像深度估计在分辨率较大情况下存在边缘模糊、物体轮廓不清晰等问题，本文提出一种结合视觉Transformer的多尺度通道注意力融合单目图像深度估计网络.首先，设计编码器-解码器模型，将视觉Transformer结构作为编码器在多个尺度上提取特征.其次，设计残差通道注意力融合的解码器，优化提取到的多尺度特征并实现上下级特征融合以提高上下文信息的利用率.最后，在多个尺度下对单目图像进行深度估计.本文提出的算法在KITTI数据集上进行实验.实验结果表明，所提出算法的深度图像质量和物体轮廓信息均高于现有算法，其绝对相对误差、平方相对误差和均方根误差分别达到了0.119、0.857和4.571,在不同阈值下的准确度达到了0.959、0.995和0.999,验证了所提算法的正确性和有效性.     

噪声模糊图像盲目反降晰的模糊核准确估计

针对大多数先进的单幅图像盲目反降晰技术在噪声无法忽略时,仍不能很好地处理模糊核估计质量退化严重的问题,提出一种利用图像显著结构从单幅噪声模糊图像中准确估计模糊核的方法.首先通过降噪预处理对图像噪声进行抑制,利用基于全总变分模型的方法提取模糊图像的显著结构,进而运用梯度选择方法移除不利于模糊核估计的显著边缘,提高模糊核估计的鲁棒性;然后采取两阶段模糊核估计策略,运用基于图像显著结构模糊核估计方法和迭代支持域检测技术实现模糊核的准确估计;最后通过稀疏先验约束的非盲目图像解卷积方法完成最终的图像恢复.实验结果表明,与已有方法相比,该方法在合成和真实图像上都能更准确地估计出噪声模糊图像的模糊核,获得更好的复原图像质量,可有效地处理图像反降晰对图像噪声敏感问题,实现了噪声模糊图像模糊核的准确估计.     

基于稀疏表示和结构自相似性的单幅图像盲解卷积算法

图像盲解卷积研究当模糊核未知时,如何从模糊图像复原出原始清晰图像.由于盲解卷积是一个欠定问题,现有的盲解卷积算法都直接或间接地利用各种先验知识.本文提出了一种结合稀疏表示与结构自相似性的单幅图像盲解卷积算法,该算法将图像的稀疏性先验和结构自相似性先验作为正则化约束加入到图像盲解卷积的目标函数中,并利用图像不同尺度间的结构自相似性,将观测模糊图像的降采样图像作为稀疏表示字典的训练样本,保证清晰图像在该字典下的稀疏性.最后利用交替求解的方式估计模糊核和清晰图像.模拟和真实数据上的实验表明本文算法能够准确估计模糊核,复原清晰的图像边缘,并具有很好的鲁棒性.     

基于张量总变分的模糊图像盲复原

现有模糊图像盲复原算法通常仅利用彩色图像的灰度信息估计模糊核,彩色图像转换成灰度图像的操作会造成信息丢失,在处理尺寸过小或显著边缘过少的图像时,模糊核的估计通常会失效,导致最后复原图像的质量不理想。针对上述问题,在新的张量框架下,把彩色模糊图像作为一个三阶张量,提出了一种基于张量总变分的模糊图像盲复原算法。首先通过调整张量总变分模型中的正则化参数获取彩色图像不同尺度的边缘信息,从而估计出模糊核;再利用张量总变分算法对模糊图像解模糊,复原出清晰图像。实验结果表明,所提算法得到的复原图像在峰值信噪比（PSNR）和主观视觉上均得到明显改善。     

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.     

局部加权全变差下的盲去模糊

图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.     

强边缘导向的盲去模糊算法

目的 在图像的获取过程中,成像设备与拍摄场景发生了相对位移,导致获取的实际图像存在信息丢失、模糊退化的现象,这极大地影响了图像的质量和人们的视觉体验,也影响了图像的后续处理。盲去卷积旨在从观测图像中估计模糊核并获得清晰图像,为此提出了一种基于强边缘的运动图像盲去模糊算法。方法 结合图像梯度稀疏性,采用自适应l₀范数约束待估计图像梯度的强边缘;针对模糊核稀疏性和连续性,以l₀-l₂范数分别约束模糊核的像素和梯度,同时把模糊核归一化先验作为正则项引入模型中,以强边缘指导模糊核估计。在去模糊阶段,结合全变分与超拉普拉斯正则化方法的优点,将两种方法复原的图像取平均,以减轻复原图像中的振铃效应,同时保留更多的图像细节。结果 为了检验本文算法的有效性,对Levin测试集和实际拍摄的模糊图像分别进行仿真,并同现有算法进行比较。Levin测试集上的实验结果表明,提出的盲反卷积成功率为100%且在对比算法中具有最高PSNR;实际彩色图像的盲反卷积实验表明,相比于其他算法,本文算法获得的模糊核具有更准确的支撑和较少的噪点,获得的清晰图像具有较优的视觉效果。结论 该方法从定量和定性比较上都体现了较好的去运动模糊能力,可适用于遥感、医学等领域。     

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。     

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。     

基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题，提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程，采用端对端的方式直接获取复原图像；通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进，有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试，证明了该方案取得了较好的结果。     

盲去模糊的多尺度编解码深度卷积网络

针对拍摄场景中物体运动不一致所带来的非均匀模糊，为提高复杂运动场景中去模糊的效果，提出一种多尺度编解码深度卷积网络。该网络采用"从粗到细"的多尺度级联结构，在模糊核未知条件下，实现盲去模糊；其中，在该网络的编解码模块中，提出一种快速多尺度残差块，使用两个感受野不同的分支增强网络对多尺度特征的适应能力；此外，在编解码之间增加跳跃连接，丰富解码端信息。与2018年国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上提出的多尺度循环网络相比，峰值信噪比（PSNR）高出0.06 dB；与2017年CVPR上提出的深度多尺度卷积网络相比，峰值信噪比和平均结构相似性（MSSIM）分别提高了1.4%和3.2%。实验结果表明，该网络能快速去除图像模糊，恢复出图像原有的边缘结构和纹理细节。     

Multi-scale recursive codec network with authority parameters (MRCN-AP) for RFID multi-label deblurring

The dynamic non-uniform blur caused by Radio Frequency Identification (RFID) multi-label motion seriously affects the identification and location of labels. It is an ill-posed inverse problem for that the blur kernel and sharp image are unknown. The traditional method of removing the blur is very time-consuming. In this work, we propose Multi-scale Recursive Codec Network based on the Authority Parameter (MRCN-AP) to deblur RFID multi-label images in a vision-based RFID multi-label 3D measurement system. This network is composed of a stack of three encoder-decoder subnets of different scales, which restores the blurry image in an end-to-end manner, and extracts the detail edge on each scale effectively from coarse to fine. The proposed authority parameters reduce the parameters memory of redundant networks and improve the speed of the deblurring network. Also, we propose new large-scale RFID multi-label blur-sharp image pairs captured by the dual CCD camera. The proposed model is implemented on an extended dataset. We prove that our method improves the speed by at least 0.55 s, and also increases Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) by 2.43dB. Besides, better visual effects are obtained by MRCN-AP deblurring network for RFID multi-label image, which is more conducive to subsequent positioning and optimization.

     

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.     

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。     

利用残差密集网络的运动模糊复原方法

针对图像生成过程中由于物体运动或相机抖动产生的运动模糊问题,提出了利用残差密集网络的运动模糊图像复原方法。设计对抗网络结构,以残差密集网络为生成器,通过长短连接实现不同层次特征的融合,生成复原图像,以深度卷积网络为判别器,判断图像真伪,在生成器和判别器的对抗中提高网络性能;采用对抗损失和内容损失结合的损失函数,提高网络的复原效果;以端到端的方式,省略模糊核的估计过程,输入模糊图像直接获取复原图像。实验结果表明,该方法能够取得较好的复原效果。     

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.