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手機(jī)照片盲去運(yùn)動(dòng)模糊算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-05-29 00:56
  由于拍攝者手部的自然抖動(dòng)和場(chǎng)景中存在運(yùn)動(dòng)物體,手機(jī)拍攝的照片經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊。近年來(lái),盲去運(yùn)動(dòng)模糊成為數(shù)字圖像處理中的一個(gè)重要問(wèn)題。多幀圖像能為盲去運(yùn)動(dòng)模糊提供更多可用信息。利用各幀相機(jī)抖動(dòng)的隨機(jī)性,多幀傅里葉域融合能有效應(yīng)對(duì)相機(jī)抖動(dòng)模糊。利用幀間運(yùn)動(dòng)和幀內(nèi)物體運(yùn)動(dòng)的相關(guān)性,多幀局部分段線性運(yùn)動(dòng)模型近似的方法,能有效應(yīng)對(duì)物體運(yùn)動(dòng)模糊。本文基于雙向光流誤差圖,通過(guò)一種改進(jìn)的一致性檢查和處理方法,將多幀傅里葉域融合和空間域局部分段線性運(yùn)動(dòng)模型近似的方法有效結(jié)合,提出了具有模糊修正的多幀傅里葉域分塊加權(quán)融合去運(yùn)動(dòng)模糊算法。在真實(shí)模糊序列和人工合成的模糊數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法能有效應(yīng)對(duì)由相機(jī)抖動(dòng)和場(chǎng)景中物體運(yùn)動(dòng)引起的非均勻運(yùn)動(dòng)模糊。論文詳細(xì)討論了單幅圖像盲去卷積問(wèn)題,結(jié)合對(duì)基于最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則(MAP)的盲去卷積算法的深入理解,提出了模糊核估計(jì)質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題和雙模糊核問(wèn)題這兩個(gè)重要的問(wèn)題,并通過(guò)理論和實(shí)驗(yàn)分析,對(duì)它們嘗試著進(jìn)行了回答。分別提出了基于L0稀疏先驗(yàn)?zāi)芰亢瘮?shù)的模糊核估計(jì)質(zhì)量度量標(biāo)準(zhǔn),和得出了在雙模糊情形下模糊核估計(jì)結(jié)果趨向于雙模糊核其中之一的結(jié)論。對(duì)于真實(shí)相機(jī)抖動(dòng)導(dǎo)致的非均勻...

【文章頁(yè)數(shù)】:150 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1基于MAP準(zhǔn)則的方法圖示??2、基于變分貝葉斯的方法??

圖1.1基于MAP準(zhǔn)則的方法圖示??2、基于變分貝葉斯的方法??

段連續(xù)多項(xiàng)式的圖像梯度先驗(yàn)。雖然這些早期的方法能夠估計(jì)小但是對(duì)于較大尺寸的模糊卻容易收斂到平凡解,即估計(jì)得到的模糊釋”,而沒(méi)有任何去模糊效果[1()]。Krishnan等人%引入了歸一化梯以在一定程度上避免算法陷入平凡解。Xu等人[7]提出了?一種基于像梯度稀疏先驗(yàn)?zāi):斯烙?jì)方法....


圖1.2基于變分貝葉斯的方法圖示??3、基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法??

圖1.2基于變分貝葉斯的方法圖示??3、基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法??

并對(duì)處理后的梯度圖進(jìn)行閾值化處理,以預(yù)測(cè)顯著的邊緣梯度。由于使用了??顯式的邊緣預(yù)測(cè),中間去模糊圖像可以使用筒單的高斯梯度先驗(yàn)進(jìn)行估計(jì),極大??地提升了算法的運(yùn)行速度,如圖1.3所示由于該類方法仍然涉及對(duì)隱含清晰??圖像和模糊核的迭代估計(jì)過(guò)程,因此可以被認(rèn)為是基于MAP的方法的變....


圖1.3基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法圖示??總地來(lái)看,這三類單幅圖像空間均勻盲去運(yùn)動(dòng)模糊技術(shù)在廣義上都可以被視??

圖1.3基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法圖示??總地來(lái)看,這三類單幅圖像空間均勻盲去運(yùn)動(dòng)模糊技術(shù)在廣義上都可以被視??

1?j\??Pixel?intensity??圖1.2基于變分貝葉斯的方法圖示??3、基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法??基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法f14,15]在模糊核估計(jì)迭代過(guò)程中使用簡(jiǎn)單的雙邊濾??波器和沖擊濾波器的俎合對(duì)中間去模糊圖像進(jìn)行顯式地嗓聲、細(xì)節(jié)抑制和邊緣增??強(qiáng),并對(duì)處理后的....


圖1.4?PMPB模型圖示??

圖1.4?PMPB模型圖示??

1?j\??Pixel?intensity??圖1.2基于變分貝葉斯的方法圖示??3、基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法??基于顯式邊緣預(yù)測(cè)的方法f14,15]在模糊核估計(jì)迭代過(guò)程中使用簡(jiǎn)單的雙邊濾??波器和沖擊濾波器的俎合對(duì)中間去模糊圖像進(jìn)行顯式地嗓聲、細(xì)節(jié)抑制和邊緣增??強(qiáng),并對(duì)處理后的....



本文編號(hào):3983854

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