从单张图片中去除相机抖动造成的模糊

资 源 简 介

从单张图片中去除相机抖动造成的模糊

详 情 说 明

相机抖动导致的图像模糊是摄影中常见的问题，而通过算法从单张图片中去除这种模糊是一个具有挑战性的任务。这里介绍一种基于MATLAB的实现方法，其核心思想来源于论文《Removing Camera Shake from a Single Image》。

### 问题分析 相机抖动通常会导致图像中出现运动模糊，这种模糊可以建模为模糊核（Blur Kernel）与清晰图像的卷积。去模糊的关键在于估计这个模糊核，然后通过反卷积恢复清晰图像。

### 算法思路 模糊核估计：算法首先从模糊图像中估计出造成模糊的运动轨迹，即模糊核。模糊核描述了相机在曝光时间内的运动路径，通常表现为稀疏的、非连续的点集。 图像先验：为了约束解空间，算法利用自然图像的统计特性（如梯度稀疏性）来优化模糊核的估计，避免不合理的解。 反卷积恢复：在估计出模糊核后，使用非盲去卷积方法（如Richardson-Lucy算法或Wiener滤波器）恢复清晰图像。

### MATLAB实现关键点 模糊核初始化：可以通过边缘检测或高频分量分析初步估计模糊方向。 迭代优化：采用交替优化策略，先优化模糊核，再优化图像，反复迭代以提高精度。 正则化处理：在反卷积步骤中加入正则化项（如总变分正则化），抑制噪声放大和伪影。

### 应用与扩展 该算法适用于静态场景下因相机抖动导致的模糊，但若场景中存在动态物体（如行人、车辆），可能需要结合其他技术（如分割或光流）进行改进。此外，算法的计算复杂度较高，优化实现时可考虑GPU加速或近似计算。

通过合理调整参数（如模糊核大小、正则化系数），该MATLAB程序能够有效提升模糊图像的视觉质量，尤其适用于摄影后期处理或监控图像增强。