对较真实的运动模糊图像进行恢复

资 源 简 介

对较真实的运动模糊图像进行恢复

详 情 说 明

图像运动模糊恢复是计算机视觉中一个具有挑战性的问题，特别是在处理真实的水平或垂直方向运动模糊时。2006年SIGGRAPH会议上发表的《Removing Camera Shake from a Single Image》为该领域奠定了重要基础。

该技术的核心在于通过反卷积操作来逆转模糊过程。对于水平或垂直方向的线性运动模糊，我们可以将其建模为原始清晰图像与一个点扩散函数(PSF)的卷积结果。恢复过程需要准确估计这个模糊核，然后采用适当的反卷积算法。

主要技术路线包含三个关键步骤：首先通过频域分析估计运动模糊的方向和长度，这可以利用模糊图像的频谱图中明显的条纹特征来实现。其次需要构建合适的正则化约束，因为直接反卷积会放大噪声并产生振铃效应。最后采用优化算法求解清晰图像，通常会结合自然图像的先验知识。

值得注意的是，这种方法针对的是已知模糊方向（水平或垂直）的情况，这大大降低了问题的复杂度。对于更复杂的运动模糊模式，则需要更高级的算法来处理。实际应用中还需要考虑噪声模型和边界效应的处理，这些都是影响最终恢复效果的关键因素。