基于Richardson-Lucy的图像去模糊新算法

针对传统的Richardson-Lucy(RL)算法存在振铃效应和噪声放大等问题,提出了一种基于RL的图像去模糊新算法,通过在迭代过程中引入增益图(GainMap),降低了复原图像的对比度,阻止迭代过程振铃效应的传播和噪声的进一步放大。详细讨论了引入的增益图的不同参数选择对去模糊结果的影响,通过选取合理的参数得到最佳的结果。实验结果验证了该算法抑制振铃效应的有效性,同时它很好地保留了图像细节,对含有噪声的模糊图像也有很好的复原效果。     

基于轻量级GAN的实时视频图像去模糊模型

由于手持拍摄设备抖动或目标运动等原因,使得视频图像资料产生运动模糊问题,降低了人类的感知质量.针对该问题从原来如何处理得到清晰图像,到现在如何高效快捷的获得清晰图像,提出了一种基于轻量级GAN(Generative Adversarial Network)的实时视频图像去模糊新模型.该模型通过定义PatchGAN作为判别网络,并在其基础上设置了全局图像和局部特征的双尺度判别器;生成网络以轻量级MobileNetV3为主干网并引入特征金字塔进行特征提取,以解决判别网络中特征信息利用率低以及生成网络推理效率慢的问题.该模型采用端到端的方式对视频图像进行快速高效去模糊.经过在GoPro和Kohler数据集上进行实验,结果表明该模型去模糊后的锐利图像具有较高的峰值信噪比和结构相似度,同时比其他模型的推理速度提高了1.7-127倍.     

基于模糊结构图的模糊核估计

图像结构边缘对模糊核估计有重要意义.近年来许多成功的算法都致力从潜在清晰图像中分离出结构边缘形成中间图像,然后用其与模糊图像一起估计模糊核.但是这些算法忽视了从模糊图像中分离出结构边缘对应的部分,导致核估计过程中目标函数的数据项不平衡.针对这一问题,本文利用中间图像和潜在模糊核产生二值模板对模糊图像进行处理,分离出结构边缘对应的部分,并用其修正目标函数.此外本文提出采用L0范数同时约束幅值域和梯度域的正则项,从而缩小核估计的解空间.多个标准测试数据库上实验结果表面,本文算法无论在鲁棒性还是准确性方面均具有更好的效果.     

图像去模糊的l0范数最小化方法

针对经典的图像去模糊问题,提出了一种基于l0-范数约束的图像去模糊算法。该算法结合图像稀疏性的特点,利用l0-范数作为正则项约束,保证了恢复图像的稀疏性要求。为了有效的求解l0-范数优化问题,引入两个辅助变量,将原问题分解为两个子优化问题,并采用交替方向法进行快速求解。实验结果表明,对于不同程度的高斯模糊和运动模糊,该算法都能够得到有效的恢复结果。     

基于CA-Res2Net和可变形卷积的图像去模糊方法

针对动态场景下的非均匀运动模糊问题,提出了一种基于细粒度多尺度注意力残差模块(CA-Res2Net)和可变形卷积(Deformable Convolution)的图像去模糊方法CADNet。CADNet以可变形卷积自编码结构为基础架构,进而可以更好地对抗模糊形变;同时CADNet嵌入了细粒度多尺度的残差模块,可以在更细粒度的层次上表示图片的多尺度特征信息,从而可以获得更强的特征表示能力。实验结果表明,CADNet是一种高效的去模糊算法,在获得更高去模糊性能的同时,压制住了计算开销。     

双分支特征提取与循环细化的动态场景去模糊

针对现有的动态场景图像去模糊方法存在的特征提取不准确、未充分利用有效特征的问题,本文提出了一种基于双分支特征提取与循环细化的动态场景图像去模糊网络。整个网络包括特征提取网络、循环细化网络(cyclic refinement network, CRN)、图像重建(image reconstruction, IR)3部分。其中,特征提取网络包括模糊图像细节和轮廓特征(contour feature, CF)的提取,以残差单元作为特征提取网络的基本单元;循环细化网络通过交替融合轮廓特征和细节特征(detail feature, DF)来细化特征图,得到模糊图像的细化特征(refinement feature, RF);最后,在图像重建阶段,复用轮廓和细节特征,结合残差学习策略将轮廓特征、细节特征和细化后的特征逐级融合后通过非线性映射的方式重建清晰图像。在广泛使用的动态场景模糊数据集GOPRO上的实验结果表明,该方法的平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)达到31.86,平均结构相似度(structure similarity,SSIM)达到0.947...     

探析Photoshop CS6新功能

Photoshop是Adobe公司旗下最为著名的图形图像处理软件,也是图像领域使用最多的软件之一,版本和功能不断升级和提升。本文针对即将发布的最新版Photoshop CS6的功能进行探究,探析其强大的新增、改进和强化的功能。     

基于迭代深度网络的红外图像增强算法

由于现有基于深度网络的图像增强模型直接学习退化图像与清晰图像之间的映射函数,忽略了观测模型保真项的约束,导致恢复的图像存在虚假纹理和细节丢失.本文提出了一种用于红外图像增强的改进深度网络,该网络将深度学习网络嵌入到一个迭代的图像增强任务中,通过图像增强模块和反投影模块交错优化,实现数据一致性约束.本文提出的深度网络不仅...     

基于有理数多项式先验模型的图像盲去模糊

图像盲去模糊问题是当今图像处理领域的热点问题之一.基于混合高斯先验模型的变分贝叶斯去模糊算法可以有效地复原模糊图像,成为一种重要的图像去模糊算法.虽然混合高斯先验模型可以很好地逼近自然图像的梯度分布,但是该模型在图像梯度值较大处往往会产生过拟合导致去模糊后的图像产生振铃效应,严重影响了图像可读性.利用有理数多项式先验模型代替混合高斯模型逼近自然图像的梯度分布,克服算法的上述缺点.有理数多项式函数的分母多项式强制函数在梯度值较大值时平滑,所以有效地避免了过拟合现象的发生,从而使得模糊核估计得更准确,减少振铃效应.实验结果表明了算法的可行性和有效性.