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。     

二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊

模糊的超声图像经过极端通道先验去模糊后不够稀疏,导致极端通道稀疏约束可能不存在。因此,为了充分利用图像通道信息,通过增强去模糊后超声图像的稀疏性,提出一种二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法。首先,给出了相关的理论证明和实验说明二次稀疏极端通道先验用于约束模糊超声图像的可行性;然后,充分利用暗通道和亮通道的先验信息,在交替迭代过程中采用半二次分裂方法估计中间图像和模糊核;最后,用傅里叶变换求得最终的清晰图像和模糊核。在超声图像集上的实验结果表明,本文提出的二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法和其他超声图像去模糊方法相比更具可行性和优越性。     

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.     

基于深度编码–解码器的图像模糊核估计

在图像去模糊问题中,显著边缘结构对图像的模糊核估计具有重要的作用.本文提出一种基于深度编码-解码器的图像模糊核估计算法.首先,通过构建训练数据集对深度编码-解码器进行训练,进而自适应地获得模糊图像的显著边缘结构;接着,结合显著边缘结构和模糊图像,利用L2范数正则化对模糊核进行估计;最后,利用超拉普拉斯先验和所估计的模糊核对清晰图像进行估计.与传统的方法相比,所提出的方法不需要多尺度迭代框架.实验结果表明,所提出的算法在获得较好的显著边缘结构以及清晰图像的同时,能够减少算法计算的时间.     

基于LMS自适应算法的图像去模糊研究

传统单幅图像去模糊方法需要稀疏先验约束,导致计算量较大。为此,在自适应最小均方误差(LMS)算法的基础上,提出一种点扩散函数(PSF)估计方法。利用模糊图像得到有效突出边缘,作为自适应滤波器的输入信号,并将模糊图像作为滤波器的期望信号,用以估计PSF。在非盲去卷积过程中,采用各项异性正规化方法对清晰图像进行约束,以减少恢复图像的振铃效应。实验结果表明,该方法不需要先验约束,对运动和非运动模糊图像均可适用,在保留图像细节的同时能抑制平滑区域的噪声。     

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。     

基于相机运动子空间的人脸图像非均匀去模糊

由于在相机拍摄的人脸中往往会存在较大的模糊,为了有效去除人脸图像的抖动模糊,提出一种基于非均匀去模糊与人脸特殊属性相结合的人脸图像去模糊方法。首先研究非均匀去模糊的原理,并提出通过约束相机运动子空间的方法来估计出相机与人脸之间的相对运动路径。再根据人脸的特殊属性,通过对清晰人脸训练得到一组清晰的人脸字典,建立人脸的先验知识。最后利用得到的非均匀模糊核和人脸字典对模糊人脸图像进行去卷积。实验结果表明,提出的方法相对于现有的去模糊算法可以得到更清晰的人脸图像,对后续的人脸识别有很大的辅助作用。     

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。     

基于多种先验的盲图像复原方法

基于好的还原图像是倾向于清晰图像而不是模糊图像这样一个事实,提出了一种基于多种先验的有效的盲图像去模糊方法。目前比较好的去模糊方法对于特定场景图像的复原效果不理想,存在一些模糊,包括轮廓和细节表示不清晰。为解决这些问题,结合多个先验知识,包括暗通道先验、强度图像先验和梯度图像先验知识,并加以权衡,就可以在复原过程中为轮廓和细节提供更多的先验信息,并把这个先验知识放到MAP的框架中,通过不断地迭代得到估计模糊核,再利用非盲的图像复原方法对原图像复原。在泛化处理自然环境的多种场景中,本文方法相较于目前比较先进的方法,结果的轮廓和细节都有不错的提升。     

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.     

Space-variant blur deconvolution and denoising in the dual exposure problem

In this paper we propose a space-variant blur estimation and effective denoising/deconvolution method for combining a long exposure blurry image with a short exposure noisy one. The blur in the long exposure shot is mainly caused by camera shake or object motion, and the noise in the underexposed image is introduced by the gain factor applied to the sensor when the ISO is set to an high value. Due to the space variant degradation, the image pair is divided into overlapping patches for processing. The main idea in the deconvolution algorithm is to incorporate a combination of prior image models into a spatially-varying deblurring/denoising framework which is applied to each patch. The method employs a kernel and parameter estimation method to choose between denoising or deblurring each patch. Experiments on both synthetic and real images are provided to validate the proposed approach.     

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.     

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.     

Accurate blind deblurring using salientpatch-based prior for large-size images

The full-image based kernel estimation strategy is usually susceptible by the smooth and fine-scale background regions impacting and it is time-consuming for large-size image deblurring. Since not all the pixels in the blurred image are informative and it is frequent to restore human-interested objects in the foreground rather than background, we propose a novel concept “SalientPatch” to denote informative regions for better blur kernel estimation without user guidance by computing three cues (objectness probability, structure richness and local contrast). Although these cues are not new, it is innovative to integrate and complement each other in motion blur restoration. Experiments demonstrate that our SalientPatch-based deblurring algorithm can significantly speed up the kernel estimation and guarantee high-quality recovery for large-size blurry images as well.     

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。     

A Hybrid Motion Deblurring Strategy Using Patch Based Edge Restoration and Bilateral Filter

Motion blur is a common problem in digital photography. In the dim light, a long exposure time is needed to acquire a satisfactory photograph, and if the camera shakes during exposure, a motion blur is captured. Image deblurring has become a crucial image-processing challenge, because of the increased popularity of handheld cameras. Traditional motion deblurring methods assume that the blur degradation is shift-invariant; therefore, the deblurring problem can be reduced to a deconvolution problem. Edge-specific motion deblurring sharpened the strong edges of the image and then used them to estimate the blur kernel. However, this also enhanced noise and narrow edges, which cause ambiguity and ringing artifacts. We propose a hybrid-based single image motion deblurring algorithm to solve these problems. First, we separated the blurred image into strong edge parts and smooth parts. We applied the improved patch-based sharpening method to enhance the strong edge for kernel estimation, but for the smooth part, we used the bilateral filter to remove the narrow edge and the noise for avoiding the generation of ringing artifacts. Experimental results show that the proposed method is efficient at deblurring for a variety of images and can produce images of a quality comparable to other state-of-the-art techniques.