高质量运动去模糊

资 源 简 介

高质量运动去模糊

详 情 说 明

在计算机视觉和图像处理领域，运动模糊去除是一个重要且具有挑战性的问题。传统方法往往需要多张模糊图像作为输入，而我们提出的算法仅需单张图像就能实现高质量的去模糊效果。

我们的方法基于统一的概率模型，同时处理卷积核估计和清晰图像恢复两个关键步骤。这个创新点解决了传统方法中常见的两个问题：一是分步处理导致的误差累积，二是人工痕迹的产生。通过深入分析现有方法产生振铃效应的根源，我们在模型中引入了几个关键改进。

首先是建立了模糊图像噪声的空域随机模型，这能够更好地描述图像退化过程中的噪声特性。其次，我们设计了新的局部平滑先验知识，这种先验能够保持图像边缘的同时抑制不必要的振荡。特别值得一提的是对比度约束的引入，它有效地解决了低对比度区域容易产生振铃效应的问题。

优化方案采用交替迭代的方式，在模糊核估计和图像复原两个步骤间循环执行，直至收敛。这种策略不仅保证了结果的准确性，还保持了较低的计算复杂度。与传统方法相比，我们的算法能在单幅图像输入的情况下，达到使用多幅图像才能获得的去模糊质量，而且不需要额外的硬件支持。