盲复原
怎么把模糊的图像处理的清晰
怎么把模糊的图像处理的清晰导言：在数字图像处理中，模糊的图像是一种常见的问题，不论是由于摄影设备或者手抖等原因所导致的模糊图像都会影响我们对图像的观感以及信息的获取。
但是，幸运的是，通过一些简单的技术和工具，我们可以将模糊的图像处理得更加清晰。
本文将介绍几种常用的方法和技巧，帮助读者处理模糊的图像。
一、基于滤波的方法1.1 均值滤波均值滤波是一种常见的图像处理方法，它通过取一个像素点周围区域的像素值的平均值来减小图像的噪声。
对于模糊的图像，可以尝试应用均值滤波来提高图像的清晰度。
这可以通过图像处理软件或者编程语言提供的函数来实现。
1.2 高斯滤波高斯滤波是另一种常见的图像处理方法，它利用高斯函数对图像进行滤波，以减小图像中的噪声并提高图像的清晰度。
与均值滤波相比，高斯滤波能更加准确地处理图像，因为它考虑了像素点之间的权重关系。
二、基于图像增强的方法2.1 图像锐化图像锐化是一种常见的图像增强技术，它通过强调图像中的边缘和细节来增加图像的清晰度。
对于模糊的图像，可以尝试应用图像锐化算法来使边缘更加清晰，从而提高整体图像的清晰度。
2.2 噪声去除噪声是导致图像模糊的主要原因之一。
通过应用噪声去除算法，可以有效地减小图像中的噪声，从而提高图像的清晰度。
常见的噪声去除算法有中值滤波、小波去噪等。
三、基于图像复原的方法3.1 盲复原盲复原是一种利用模糊图像的统计信息恢复原始清晰图像的方法。
它假设模糊过程是已知的，但是模糊参数未知，通过估计模糊参数的值以及应用逆滤波器来复原清晰图像。
盲复原方法对于处理一些特定类型的模糊图像非常有效。
3.2 反卷积反卷积是一种常见的图像复原技术，它可以通过估计模糊核函数的频谱信息，对模糊图像进行逆滤波以复原清晰图像。
然而，反卷积可能会引入一些其他的噪声，因此需要结合其他方法来进一步处理。
四、其他注意事项4.1 图像格式选择在处理模糊图像时，选择合适的图像格式是非常重要的。
对于某些图像格式来说，可能会存在信息损失的情况，这会对图像处理产生一定的影响。
基于变分贝叶斯估计的相机抖动模糊图像的盲复原算法
Ｓ ｎＳ ａ — ｅ ｕ ｈ ｏｊ ｉ ＷｕＱｉｎ ｏｇ Ｌ ｏｈ ｉ ｉ Ｇｕ —ｕ
（ ｏｌ ｅｏ ｆｒ ｔｔ ｎＳ ｓｅ ａ ｄＭａ ａ ｅ ｎ， ｔ ｎ ｌ ｎｖ ｒｉ ｆＤｅｅ ｓ ｅｈ ｏｏｙ Ｃ ａ ｇｈ １０ ３ Ｃ ｉａ Ｃ ｌｇ ｆＩ ｏｗａｉ ｙｔｍ ｎ ｎ ｇｍｅ ｔＮａｉ ａ ｉｅｓ ｙｏ ｆｎ ｅＴ ｃ ｎ ｌｇ， ｈ ｎ ｓａ４ ０ ７ ， ｈｎ ） ｅ ｎ ｏ ｏ Ｕ ｔ （ ｒｏｅ ｒｉｉｇＥ ｕｐ ｎ ￣ ｉ ｔ， ｉｎ ０ １５ Ｃ ｉａ Ａｉ ＴｅＴａｎｎ ｑ ｉｍｅ ｔ ｓ ｔ ｅ Ｂｅ ｉｇ１ ０ ９ ， ｈｎ ） ｆ ｈ ｔｕ ｊ
像复原质量的影响 。 关 键 词 ： 图 像 盲 复 原 ； 变 分 叭叶 斯 ； 振 铃 效 ； 干机 抖动 Ｈ
中图分类号：Ｔ ３ １ Ｐ ９ ＤＯＩ １ ． ２ ／ ＰＪ１４ ． ０ ．１ ０ ： ０３ ４ Ｓ ．．１ ６２ ９０ ６ ０ ７ ０
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ：１０ —８ ６２ １ ）１２ ７ —６ ０ ９５ ９ （０ ０ １—６ ４０
第３ ２卷 第 １ 期 １ ２１ ０ ０年 ｌ ｌLeabharlann 电 予 信息
学
报
Ｖ０１３ Ｎ Ｏ． ．２ １ １ ＮＯ ２０１ Ｖ． ０
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ｔ ｏ ｉ ｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｃｒ ｎ ｃ ｏ Ｅｌ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｃ ｎ ｌ ｇ
基于图像先验和结构特征的盲图像复原算法
对 于 同一 幅模糊 图像 ｙ Ｐ（ ） ， Ｙ 固定不 变 ， 以式 所
（） ５ 可简化 为
＝ａｇ ａ Ｐ（ Ｉ Ｐ ） ｒｍ ｘ Ｙ ） （
式 中 ， 是 原 始 清 晰 图 像 ； 是模 糊 核 ； 模 糊 图 Ｈ Ｙ是
Ａ ｉ ｓ ｏ ａ ｉ ｎ ａ ｅ ｒ ｓ ｄ ｏ Ｉ ａ ｅ Ｐｒ ｏｒ ｎｄ Ｂｌｎｄ Ｒｅ ｔ ｒ ｔｏ Ｆｒ ｍ ｗｏ ｋ Ｂａ ｅ ｎ ｍ ｇ ｉ ｓ ａ
Ｓｔ ｕ ｔ ｅ Ｆｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｕｒ ａ ｕｒ ｓ
Ｇ Ｎ Ｚ ｎ －ａ ｇ Ｉ ｉ ｅ ， Ｈ ｉ－ｈｎ Ａ ｏｇｌ ｎ ，Ｑ Ｕ Ｙ — ｎ Ｚ Ｕ Ｘｕｃ ａｇ ｉ ｗ
Ｈ＝｛ ｐ ） ｉ ， ，… … ， Ｈ（ １＝１ ２ ３ ｝
式 中， Ｐ 为离散 化 的模 糊 核参数 。 然后 对模糊 图像 Ｙ采用 由不 同 的模 糊 核参数 得
到 的模糊 核进行 去 卷 积 ， 到对 应 的一 系 列 复原 图 得
观质量 较好 ， 算法 需 要 用户 在 模 糊 图像 中划 出一 但
的 同时 ， 过迭 代 的方 法 交互 估 计 去 模糊 图像 和 模 通
糊核 ， 这类 方法 针对 一类模 糊 ， 且计算 时 间较 长 。 针对 模 糊 核参 数 未 知 的情况 ， 对模 糊 核参 数 进
原 图像 。盲 复原算 法 的流程 框 冈 ， 图 １所示 。 如
行离 散化 ， 规避模 糊 核 的估 计 ， 用离 散化 的模糊 核 利
ｔ ｅ ｌ ｒｉ ｇ ｙ ｕ ｉ ｈ ｓ ｓ ｒ ｔ ｌ ａ ａ ｅｅ ｓｉ ｅ ｏ ｏｕ ｅ ｎ ｏ ｒ ｓ ｏ ｄ ｎ ｅ ｏ ｓｒ ｃ ｉｎ ｈ ｎ ｂ ｕ ｍａ ｅ ｂ ｓｎｇ ｔ ｅ ｅ ｄｉｃ ｅ ｅ ｂｕｒｐ ｒ ｍ ｔｒ ｓ ｄ ｃ ｎｖ ｌ ｔ ｄ ａ ｄ ｃ ｒｅ ｐ ｎ ｉ ｇ ｒ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｏ
盲复原高斯模糊图像
丁左 红 郭 汉 明 ， 秀敏 蓝景 恒 翁 晓羽 满 忠胜 庄 松 林 ， 高 ， ， ，
，
（ 上海 理 工 大 学 光 电信 息 与 计 算 机工 程 学 院 ， 海 上
２０９； ０ ０ ３
２杭 州 电子 科技 大学 电子 信 息学 院 ， ． 浙江 杭 州 ３０ １ ） １０ ８
行 维 纳滤波 ， 经过 中值 滤波 获得 恢复 图像 。恢 复 的 图像 主观 视 觉效 果较 好 ， 有 良好 的抗 噪 后 具
性 ， 原效果 明显 。该 方法对 于提 高图像质 量有 一定 的参考价值 。 复
关 键词 ：点扩展 函数 ；维 纳滤波 ；图像 盲 复原 ；高斯模 糊 中图分 类号 ： １． ３ 文献标 识码 ： ｄ ｉ ０ ３ ６ ／ ｉ ｎ １ ０ ６ ０ ２ １． １ ０ ９ ＴＮ ９ １ ７ Ａ ｏ：１． ９ ９ｊ ｓ ． ０ ５５ ３ ．０ １０ ． ０ ．ｓ
第３ ３卷
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第 １ 期
光
学
仪
器
Ｖｏ ． ３ １ ３ ，Ｎｏ １ ．
Ｆｅ ｕａ ｙ，２ ｂｒ ｒ ０１ １
２１ ０ １年 ２ 月
ＯＰＴＩ ＣＡＬ ＮＳＴＲＵＭ ＥＮＴＳ Ｉ
文 章编 号 ：１ ０ —６ ０ ２ １ ） １０ ３ ４ ０ ５５ ３ （ ０ １ ０ —０ ８０
盲 复原 高 斯模 糊 图像
Ｔｈｅ ｂｌｎ ｅ ｔ ｒ ｔｏ ｆ Ｇａ ｓ ｉ ｎ ｂ ｕ ｒ ｄ ｉ ａ ｅ ｉ ｄ ｒ ｓ ｏ ａ ｉ ｎ ｏ ｕ ｓ ａ ｌ ｒ ｅ ｍ ｇ ｓ
ＤＩ ＮＧ ｏ ｏ ｇ Ｚｕ ｈ ｎ ，ＧＵＯ ａ ｍｉ ｇ ，ＧＡＯ ｉｍ ｉ Ｈ ｎ ｎ Ｘ ｕ ｎ ～，ＬＡＮ ｎ ｈ ｎ ， Ｊｉｇ ｅ ｇ
虚拟现实场景中模糊图像盲复原算法研究
虚拟现实场景中模糊图像盲复原算法研究虚拟现实技术的发展为人们带来了沉浸式体验，其中图像的清晰度对于用户的感知至关重要。
然而，虚拟现实场景中的图像往往会受到各种因素的影响，导致图像模糊。
因此，研究如何利用盲复原算法对模糊图像进行恢复以提高图像质量成为一个热门的课题。
盲复原算法是一种基于数学模型的图像恢复算法，其根据图像被模糊的特点，通过数学运算还原原始的清晰图像。
以下将介绍几种在虚拟现实场景中常用的盲复原算法。
一、最小二乘盲复原算法最小二乘盲复原算法是一种常见的图像复原算法，其基本思想是通过最小化目标函数来估计图像的模糊核并进行复原。
算法首先利用正则化方法估计模糊核的参数，然后利用逆滤波器恢复原始图像。
该算法适用于线性模糊和平稳噪声的情况，但对于非线性模糊效果较差。
二、Lucy-Richardson盲复原算法Lucy-Richardson算法是一种迭代算法，其基本思想是通过迭代优化目标函数来估计图像的模糊核和原始图像。
算法首先假设一个初始图像，然后通过反向投影和正则化方法来更新图像。
通过多次迭代，算法可逐渐逼近原始图像。
该算法对于非线性模糊效果较好，但容易受到噪声的影响。
三、基于深度学习的盲复原算法近年来，随着深度学习的快速发展，越来越多的研究采用基于深度学习的盲复原算法。
这些算法通过训练深度神经网络模型，能够自动学习图像的模糊特征和复原规律，从而实现高效的盲复原。
基于深度学习的盲复原算法在虚拟现实场景中取得了良好的复原效果，但其模型的训练需要大量的标注数据和高算力支持。
总结起来，虚拟现实场景中模糊图像的盲复原算法研究有着重要的意义。
不同的算法具有各自的优势和适用范围，在实际应用中需要结合具体情况选择合适的算法。
未来随着技术的不断进步，盲复原算法在虚拟现实场景中的应用将会越来越广泛，为用户带来更好的图像体验。
数字图像的盲复原研究
数字图像的盲复原研究1 引言图像复原，是指消除或减轻图像获取过程中所发生的质量下降，也就是退化，使它趋向于复原成退化前的理想图像。
图像复原的难易程度主要取决于对退化过程的先验知识掌握的精确程度。
如果我们对退化的类型、机制和过程都十分清楚，那么就可以根据图像退化的先验知识建立退化模型，采用各种反退化处理方法，如维纳滤波等，对图像进行复原处理，这是比较典型的图像复原方法。
然而，在实际的图像处理时，许多先验知识(包括图像的及成像系统的先验知识)往往并不具备。
一方面，某些情况下，要获得图像的先验知识需要付出很大的代价，甚至有的还是物理不可实现的。
如，在遥感和天文应用中，得出原始图像的统计模型或获得从未被拍摄过的景象的特定信息都是十分困难的;在航空拍摄和天文学中，因为点扩散函数(PSF)的变化难以把握，所以无法获得模糊过程的精确模型;在医学、电视会议等实时图像处理中，PSF的参数很难预知，从而也无法实时地恢复图像。
另外，用于估计退化过程的识别技术还会产生很大的误差，以致于复原出的图像存在人为假象。
由此看来，图像退化是不可避免的，同时又很难用硬件准确测出图像系统的PSF。
基于以上原因，提出了图像盲复原技术这一课题。
图像盲复原是指在图像系统(即退化过程)的信息全部或部分未知的情况下，通过退化图像的特征来估计真实图像和模糊算子的过程。
不管从理论上，还是从实际操作上，都是一个十分困难的问题。
尽管对经典的线性图像复原己进行过深入的研究，但这些方法并不能直接应用于图像的盲复原，而是有待于进一步的探讨。
另外，对图像复原结果的评价也应确定一些准则，这些准则包括最小均方误差(MMSE)准则、加权均方准则、最大墒准则等。
本章通过对己有算法的研究来讲述图像盲复原的基本原理和方法，探讨它的发展趋势和价值。
2、图像的成像模型图像复原的首要任务是建立图像的退化模型，即首先必须了解、分析图像退化的机理，并用数学模型表现出来。
由于图像退化的原因很多，退化机理比较复杂，因此，要提供一个完善的数学模型是非常复杂和困难的。
盲图像复原研究现状
通常袁孕杂云 可采用线性时不变系统加以描述袁 于是袁降质图像可表示为院
早渊 曾袁赠冤 越 鄱鄱枣渊 琢袁茁冤 澡渊 曾袁赠曰琢袁茁冤 垣 皂灶
灶渊曾袁赠冤 袁
渊员冤
式中袁曾尧赠 为平面的二维坐标曰 枣 渊 琢袁 茁冤 为原始图 像曰澡渊 曾袁赠曰琢袁茁冤 为 孕杂云曰灶渊 曾袁赠冤 为加性噪声遥
第 苑 卷摇
猿摇 盲图像复原主要算法及其改进
摇 摇 盲图像复原的理论和算法虽然很多袁但从本
质上讲主要分为四大类院基于多变量多项式零点
分布与零片分离的算法尧基于参数估计的算法尧基
于迭代或递归的盲图像复原算法以及基于概率框
架的盲图像复原算法遥 近年来袁针对各类算法在
复原盲图像时所存在的问题袁提出了大量改进算
基于参数估计的算法主要是对 孕杂云 和原始 图像用某一类模型加以描述袁而后对模型的参数 进行辨识袁从而实现盲图像复原的目的遥 其中袁 粤砸酝粤 模型参数估计法就是一种常见的模型参数 法袁该算法需要同时辨识 孕杂云 和原始图像模型参 数袁由于其计算量大尧解非唯一且往往不稳定等袁 而较难在实际系统中得以应用咱员圆暂 遥 本文仅对近 年来出现的利用成像系统特性提出的基于参数估 计的盲图像复原算法― 粤孕耘载 盲图像复原算法进 行阐述遥 对式渊圆冤进行傅里叶变换后可表示为院
灶渊皂袁灶冤 袁
渊猿冤
式中袁早渊皂袁灶冤 袁枣渊 蚤袁躁冤 袁澡渊 皂袁灶冤 和 灶渊 皂袁灶冤 分别对 应于降质图像尧原始图像尧孕杂云 及加性噪声的离散
化形式遥
由式渊圆冤 和式渊猿冤 可以看出袁在 孕杂云 为空间移 不变的情况下袁盲图像复原是一个仅从观测到的
降质图像 早渊曾袁赠冤 或 早渊 皂袁灶冤 估计原始图像 枣渊 曾袁 赠冤或 枣渊皂袁灶冤和降质过程 澡渊 曾袁赠冤 或 澡渊 皂袁灶冤 的二 维盲解卷积问题遥 加性噪声 灶渊曾袁赠冤或 灶渊皂袁灶冤的
多信道图像盲复原算法
关 键 词 图像 复 原 ， 叶斯 框 架 ， 贝 先验 模 型 ， 和 模 型 ， 道 互 质 调 信
盲目图像复原算法研究背景意义现状及趋势
盲目图像复原算法研究背景意义现状及趋势1图像复原算法的研究意义和背景 (1)2盲目图像复原方法研究现状 (2)3盲目图像复原方法发展趋势 (3)1图像复原算法的研究意义和背景数字图像处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的需要分不开的。
早期的图像处理是由于通讯方面的要求而发展起来的，这就是本世纪20年代传真技术的发明和发展。
其后，由于宇宙探索方面的要求，需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片，这些需求大大的促进了数字图像处理技术的发展。
到现在，图像处理技术的发展，己经远远突破了这两个领域，被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。
图像复原算法的研究是数字图像处理中非常重要的一个领域，它的研究成果也被广泛地应用到各个研究和生产领域。
在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。
一些退化因素只影响一幅图像中某些个别像素点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图像中的一个空间区域变得模糊起来。
前者称为点退化，后者称为空间退化。
此外还有数字化器、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。
总之，使图像发生退化的原因很多，如果我们把退化模型简化成真实图像与一个卷积算子卷积的结果，那么图像的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。
反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。
因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。
由于以上的这些特性，盲图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。
但由于盲图像复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。
随着多媒体技术的发展，计算机网络技术的广泛应用和宽带信息网络的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用，其中最直接最主要的信息是图像信息，在各类图像系统中，由于图像的传送和转换，如成像、复制扫描、传输、显示等，总要造成图像的降质，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等，而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像。
图像的盲复原
一、图像复原的变分方法图像在形成传输和存储的过程中都会产生失真，造成图像质量的退化，图像复原就是解决这些问题。
（1）图像复原的变分方法一般来讲，图像的退化过程一般可描述为：f=Ru+n 1-（1）其中n 表示加性Gauss 白噪声，R 表示确定退化的线性算子，通常是卷积算子。
图像复原就是要尽可能的降低或消除观察图像f （x ）的失真，得到一个高质量图像，根据最大似然原理，通过求解如下变分问题可以得到真实图像u 的一个最小二乘逼近：{}2inf (x)(x)u f Ru dx Ω-⎰ 1-（2） 但该问题是一个典型的病态问题，解决该问题的常用的方法是正则化方法，其中最典型的模型是全变差（TV ）模型，该模型在2001年被法国数学家完善，提出了卡通-纹理分解的变分模型。
TV 模型的正则化模型为：()222()()inf L u H f Ru u dx λΩΩ∈Ω-+∇⎰ 1-（3） 第一项是残项，或称忠诚项，保证恢复图像u 保留观察图像f 的主要特征，第二项是正则项，保证恢复图像的光滑，以去除噪声，同时保证极小化问题是良态的，λ>0是尺度参数，平衡忠诚项和正则项的作用，该模型的唯一解满足以下方程:*(f Ru)u 0R λ-+∆= 1-（4）该模型对均匀区域来讲，能很好的去除噪声，但同时磨光了边缘的重要特征，对1-（3）的方程加上适当的初、边值条件，可构成最速下降法来求解。
该方法可以去除光滑部分的噪声，但同时边缘和纹理也被模糊了，此模型对图像的光滑性要求高，不允许图像中出现不连续或奇异特征，由此改进了有界变差函数或分布空间-BV 空间将图像的梯度看成一种测度而不是函数，允许图像存在边缘、纹理等重要的不连续特征 ，用BV 空间刻画全局正则性更合适。
在图像复原中，为了在去噪的同时能够有效的保留边缘，提出如下正则化模型：22()()1inf 2L TV u BV f Ru u λΩ∈Ω⎛⎫-+ ⎪⎝⎭ 1-（5） 它利用了BV 空间的半范数—全变差来作为正则项，加上同样的初、值条件，用最速下降法求解，它是Sobolev 空间的一种改进。
一种改进的NAS—RIF图像盲复原算法
ｆｔｒ ｇ Ｎ — Ｆ算 法 可 以对全 黑 、全 白或 全灰 的背 景均匀 的 图像 进 行有 效 复原 ，但 是该算 法 同样 无 ｉｅｉ ， ＡＲ ＲＩ） ｌ ｎ
模型 的Ｐ Ｆ 表 示卷 积运 算 。 Ｓ，
Ｎ — Ｆ ＡＳＲＩ 算法 流程 图如 图ｌ 示 。 所
收稿 日期 ：２ １－３１ ０００ —２
作者简介：曲振峰（ ７＿男， １ ７ ， 河南南阳人， 助教， ９ ） 硕士， 主要从事通信技 术方面的研究．
第２ 期
曲振 峰 一种 改进 的ＮＡ － Ｉ 图像盲复原算法 ＳＲ Ｆ
第 ２ 卷 第２ ０ 期 ２１年６ ０ ０ 月
洛 阳理 工学 院学报 （ 自然 科 学 版）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ａ ｇＩ ｓｉ ｔ ｆ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｎ ｔ ｒ ｌ ｃ ｎ ｅ ｄ ｔ ｎ ｏ ｒ ａ Ｌｕ ｙ ｎ ｎ ｔ ｕ ｅ ｃｅ ｅ ｄＴ ｅ ｎ ｌｇ （ ａ ｕ ａ Ｓ ｉ ｃ ｉｏ ） ｏ ｔ ｏ ｎ ａ ｅ Ｅ ｉ
在 许 多实 际情 况 下 点扩 散 函数难 以确定 ，必须 从观察 图像 中 以某 种方 式 抽 出退化 信 息 ，找 出 图像复 原 方
法 ，这种 方法就是 图像 盲复 原 。
目前 图像 盲 复 原 的代 表 方 法有 迭代 盲 卷积 法 、最 大熵法 、模拟 退火 法 和 零 叶面法 等 。逆滤 波算 法 由 于 其简单 实用 ，计算 量 较 小 ，在 工 业上得 到 了较 为广 泛 的应用 。但 是 由于传 统 的算法 存在 局 限性 ，在 点 扩 散函数 的频 域零 点会 带 来逆 滤 波不 存在 的 问题 ，而 高频 区域 的 噪声放 大 的 问题 也严 重影 响 图像 复原 的
盲解卷积复原
a)图像复原
b)图像复原使用的PSF
图1-15 图像复原及使用的PSF
2.图像复原 在调用deconvblind函数进行图像复原时，INITPSF
的大小是非常重要的一个指标。在实际应用中，通过分析， 都是使用不同大小的PSF对图像进行重建，从中选择一个 最合适的PSF值。程序段2以真实大小的INITPSF进行图 像复原，得到初步复原结果，如图1-14a所示，同时初步 重建PSF，如图1-14b所示。
图像的盲解卷积恢复
在实际应用中，通常都要在没有图像退化必要的先 验知识（即不知道点扩展函数）的情况下进行图像复原。 盲解卷积复原就是在这种应用背景下提出的。盲解卷积复 原是利用原始模糊图像，以某种方式提取出退化信息，同 时估计PSF和清晰图像的一种图像复原方法。 MATLAB提供了deconvblind函数用于实现盲解卷积， 该函数要重建图像和PSF。盲解卷积算法一个很好的优点 就是，在对失真情况（包括噪声和模糊）毫无先验知识的 情况下，仍然能够实现对模糊图像的复原操作。同时， deconvblind函数可以用于实现多种复杂图像重建修改算 法。
a)
Hale Waihona Puke b)图1-14 初步复原的图像与初步重建使用的PSF
恢复的图像存在一定的“环”，是由图像边界或灰度 变化较大的部分产生的。使用WEIGHT参数可以消除环的 存在：首先调用edge函数找出图像中灰度变换较大的部 分，同时对图像进行膨胀操作以扩充图像的处理区域。图 像边界或灰度变化较大的像素将被设置为0。然后使用所 定义的WEIGHT数组对图像进行重建，得到如图1-15所示 的恢复结果。由图可以看出，恢复后的图像消除了“环” 的存在。
deconvblind函数的调用格式如下：
.[J,PSF]=deconvblind(I,INITPSF,NUMIT,DAMPAR,WEIG HT,READOUT) 其中，J表示复原后的图像；PSF为点扩展函数；I表 示输入图像(即模糊图像)；INITPSF表示PSF的估计值， 与PSF具有相同的大小，且PSF复原效果强烈地受到初始 化值INITPSF大小的影响；NUMIT表示算法重复次数，默 认值为10；DAMPAR表示由图像I产生的偏移阀值，默认 值为0，表示无阻尼；WEIGHT反映每个像素在摄取过程 中的质量，如果赋以0加权值，则用来屏蔽差的像素，而 好的像素则被赋以加权值1；READOUT表示摄取设备的 读出噪声方差矩阵，默认值为0矩阵。
盲复原
一、引言图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。
图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。
传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。
而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。
其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。
目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。
由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。
图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。
二、图像盲恢复算法的现状总体来说, 图像盲复原方法主要分为以下两类: 一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。
这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。
这类算法较为复杂,计算量较大。
另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。
针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点, 重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。
（一）单通道空间不变图像盲复原算法在这类算法中, 最为常用的是参数法和迭代法。
1）参数法。
所谓参数法, 即模型参数法, 就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述, 但模型的参数需要进行辨识。
在参数法中, 典型的有先验模糊辨识法和ARMA 参数估计法, 前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像, 属于第1 种类型的图像盲复原算法, 因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数, 属于第2种类型图像盲复原算法。
2）迭代法。
所谓的迭代法, 不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程, 加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。
richardson-lucy 公式
Richardson-Lucy 公式，又称为最小均方重建算法（Richardson-Lucy algorithm），是一种在图像处理中常用的盲复原算法。
1. 背景介绍图像复原是数字图像处理领域中的重要问题之一，指的是从经过退化的图像中还原出原始图像的过程。
图像退化是指由于光学系统、摄像机传感器等原因所导致的图像质量下降，如模糊、噪声等。
盲复原则是指在不知道图像退化过程的情况下进行图像复原。
Richardson-Lucy 公式便是这一领域中被广泛应用的一种方法。
2. 算法原理Richardson-Lucy 公式是一种迭代算法，通过不断迭代更新图像的估计值，使其逐渐逼近原始图像。
其数学表达式如下：\[ \hat{f}^{(k+1)}(x) = \hat{f}^{(k)}(x) \cdot \frac{\sum_{y}\frac{g(y)}{\hat{f}^{(k)}(y)} \cdot h(x-y)}{\sum_{z}\frac{g(z)}{\hat{f}^{(k)}(z)} \cdot \sum_{y}h(z-y)} \]其中，\( \hat{f}^{(k)}(x) \) 是第 k 次迭代后的图像估计值，g(x) 和h(x) 分别代表原始退化图像和点扩展函数，x 为图像的像素坐标。
3. 算法流程Richardson-Lucy 公式的算法流程如下：- 初始化：将估计值\( \hat{f}^{(0)} \)设为退化图像g，设定迭代次数k和收敛阈值ε；- 迭代更新：根据公式进行 k 次迭代更新，直到满足收敛条件；- 输出结果：输出最终估计值\( \hat{f}^{(k)} \)作为复原图像。
4. 算法特点Richardson-Lucy 公式作为盲复原算法，具有以下特点：- 优点：适用于多种图像退化模型，鲁棒性较好，能够有效抑制噪声；- 缺点：对退化过程的要求较高，需要事先对图像退化过程进行建模。
5. 应用领域Richardson-Lucy 公式广泛应用于天文学、医学影像等领域。
一种改进的图像盲复原算法
形态学膨胀和零填充方法掌握其边 缘信 息， 有效地 去除了边缘
ｆ， ｖ１ ＾
环现象 。 文献 提 出了一种交替 使用小波去噪和全变 差正则化 的盲 图像恢 复算法 ， 其可被 称之 为交替 去噪 正则化盲 复原方 其 中
迭代复原 。 当噪声较小时， 该算法具有 良好 的恢 复效 果， 通 过多 ｆ＝Ｈｕ＋” （ ２ ）
次迭代 可收敛至稳定解 。 其二， 基于正则化理论 的复 原方 法。
正 则化 方法根据 图像 的先验信息， 通过添加 正则项或 “ 惩罚”
其 中， ｆ ， ｕ ， ｎ 分别代表 退化 图像、原图像 和观测 噪声， 且均 为一个行堆叠形成的 × ｊ 列 向量， 日 为Ｐ ｓ Ｆ 形成 的 Ⅳ ｘ Ｍ Ｎ 阶的块
・
设 计 分析
一
种改进的图像盲复原算法
李青青 李建建（ 镇 江市金 舟船舶设备有限 公司 ， 江苏 镇江 ２ １ ２ ０ ０ ０ ）
摘 要： 图像盲复原是在点扩散函数未知的情况下从退化观测图像中恢复出原图像的高频细节。 本文给出了 一种交替进行Ｌ ｕ ｃ ｙ — Ｒ ｉ ｃ ｈ ａ ｒ ｄ ｓ ｏ ｎ
项， 将 图像复 原这一病态 问题转化 为良态 问题 ， 从而求解 出一 循环矩 阵即模糊卷积矩阵。
． ２图像恢复 个有意义 的、 稳定的近似 解。 其 典型代 表为Ｃ ｈ ａ ｎ 等 提 出的全 １ Ｌ Ｒ 算法是一种典型 的迭代复原算法， 最终收敛于泊松统计 变 差正 则化 方法。 该算法具有计算复杂度低， 恢复效 果好 的特
Ａ
基于中频的实时图像盲复原算法
基于中频的实时图像盲复原算法罗一涵1，付承毓1（1.中国科学院光电技术研究所，四川成都610209）摘要：图像盲复原是图像处理中的一个热点课题，但往往因速度过慢而难以应用。
为了实现实时图像盲复原，提出了图像“中频域”的新概念，利用中频域可以迅捷准确地估计图像的降质点扩展函数（PSF）和复原图像。
其中，提出了一种无任何参数的几何法和特殊的平滑法来有效地定位中频域，并导出了一种新的基于中频域的Wiener滤波来实现图像的快速盲复原。
然后，针对适合大量成像系统的G类PSF，利用中频域法和单参数导数拟合法导出了一个新的实时图像盲复原算法，并使用了一种快速平滑法来提高速度。
实验证明，该算法具有极速、稳定、参数少、功能多的特点，可用于实时图像的反模糊、细节增强和噪声抑制等处理。
关键词：图像盲复原；盲反卷积；实时；点扩展函数；Wiener滤波中图分类号：TP751.1 文献标识码：AMid-frequency-based Method for Real-time Blind Image RestorationLuo Yi-han1, Fu Cheng-yu1(1. Institute of Optics and Electronics, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610209, China)Abstract: Blind image restoration (BIR) is a hot subject in image processing but hard to be applied due to its slow speed. To achieve real-time BIR, a new concept called the “mid-frequency region (MR)” of an image was proposed, which can be used to estimate the point spread function (PSF) and restore the image rapidly and precisely. In order to locate the MR effectively, a geometrical method without any parameters and special smoothing methods were proposed. And new MR-based Wiener filtering was derived to accomplish BIR quickly, too. Then, using the class G PSFs which fit numerous imaging systems, a new algorithm for real-time BIR was derived with the MR-based method and single-parameter derivative fitting, which was also accelerated with a fast method of smoothing. Experiments prove that the algorithm is speedy, stable, few-parameter and multifunctional, and can accomplish image deblurring, detail enhancement and noise suppression for real-time images.Keywords:blind image restoration; blind deconvolution; real time; point spread functions; Wiener filtering基金项目：国家863计划资助项目引言图像复原[1]是近年来的一个热点技术，已经广泛地用于天文、军事、医学、遥感、电视等领域。
基于2-D公共因子精确提取的图像盲复原算法
3．实验及结果分析
我们把上述算法用到两幅降晰图像的盲复原，并和[6]中的复原效果进行比较。
图 1 原始图像
图 2 （a） （b） （c）SNR 80db
图 3（a） （b） （c）SNR 60db
-3-
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A(m, n) = c (m) P(e
− j 2π n
B(m, n) = d (n) P(e
假设 c( m) 和 d ( n) 对应如下矩阵，
πm − j 2M 1
,e
πn − j 2N 1
)
（10）
∆1 ∆ 2 c( m) = ... ∆ M1
∆1 ∆2 ... ∆ M1
Ο1 Ο 2 Ο1 Ο 2 d ( n) = ... ... Ο1 Ο 2
... ∆1 ... ∆ 2 ... ... ... ∆ M1 ... Ο N1 ... Ο N1 ... ... ... Ο N1
（11）
（12）
显然有
M1 = M 2 + M 3 − 1 （5） N1 = N 2 + N 3 − 1 （6） πm 此时 Fi ( z1 , z 2 ) i = 1, 2 是含两个变量的多项式，取 z1 = exp( − j 2M ) m = 0,1, ⋅⋅⋅, M 1 − 1 （3） 1
（4）式变为
F1 (e
式（11）和（12）的阶数都为 M 1 × N1 ，利用 A( m, n) 与 B ( m, n) 间的关系，采用以下方法 消除不定系数。首先把 A( m, n) ， B ( m, n) 做对应点相除
MLO盲复原.ppt
2020/2/11
Conclusions and prospects
How to choose?
2020/2/11
Print Master
2020/2/11
Introductix,k
MAPk
covariance
The main contribution of this paper is to show that an approximation to MAPk can, in fact, be optimized easily using a simple modification to MAPx,k algorithms.
Introduction
Blur Model
known
unknown
prior knowledge
estimation strategy
2020/2/11
Introduction
MAPx,k
Estimation principle:
However, as analyzed by Levin, while a simultaneous MAP estimation of both image and kernel is ill-posed, estimating the kernel alone is better conditioned because the number of parameters to estimate is small relative to the number of image pixels measured.
Experiments
2020/2/11
Conclusions and prospects
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一、引言
图像恢复是图像处理中的一大领域,有着广泛的应用,正成为当前研究的热点。
图像恢复的主要目的是使退化图像经过一定的加工处理,去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像。
传统的图像恢复假设图像的降质模型是己知的。
而许多情况下,图像的降质模型未知或具有较少的先验知识,必须进行所谓的盲恢复。
其重要性和艰巨性而成为一个研究热点。
目前所能获取的观测图像是真实图像经过观测系统成像的结果。
由于观测系统本身物理特性的限制,同时受观测环境的影响,观测图像和真实图像之间不可避免地存在着偏差和失真,称观测系统对真实图像产生了降质。
图像恢复的目的就是根据降质的观测图像分析和计算得出真实图像。
二、图像盲恢复算法的现状
总体来说, 图像盲复原方法主要分为以下两类: 一是首先利用真实图像的特别特征估计PSF,然后借助估计得到的PSF,采用经典的图像复原方法进行图像的复原。
这类方法将PSF的估计与图像的复原过程分为2个不同的过程,因而具有较少计算量的特点；二是PSF辨识和真实图像估计相结合,同时辨识PSF和真实图像。
这类算法较为复杂,计算量较大。
另外,对于点扩展函数也考虑了空间变化的复杂情况。
针对目前的盲复原算法的现状,根据退化模型的特点, 重新将算法分为空间不变的单通道盲复原算法、空间不变多通道盲复原算法和空间变化图像盲复原算法3类。
（一）单通道空间不变图像盲复原算法
在这类算法中, 最为常用的是参数法和迭代法。
1）参数法。
所谓参数法, 即模型参数法, 就是将PSF和真实图像用某一类模型加以描述, 但模型的参数需要进行辨识。
在参数法中, 典型的有先验模糊辨识法和ARMA 参数估计法, 前者先辨识PSF的模型参数,后辨识真实图像, 属于第1 种类型的图像盲复原算法, 因而计算量较小；后者同时辨识PSF和真实图像模型参数, 属于第2种类型图像盲复原算法。
2）迭代法。
所谓的迭代法, 不是通过建立模型而是通过算法的迭代过程, 加上有关真实图像和PSF的约束来同时辨识PSF和真实图像的方法。
迭代法是单通道
图像盲复原算法中应用最广泛的一类算法, 它不需建立模型, 也不要求PSF 为最小相位系
统, 因而跟实际更为接近。
在这类算法中, 迭代盲复原算法(IBD), 基于非负性和决策域的递归逆滤波器算法(NAR2R IF) ,基于高阶统计特性的最小
熵算法等最为典型。
（二）多通道二维图像盲复原
多通道二维图像盲复原, 这类方法将数字通讯领域应用的一维多通道盲原分离算法扩展到二维情况并用于图像的盲恢复。
这类算法中有两种代数方法, 一种是先辨识模糊函数, 再采用常规的恢复算法进行复原；另一种是直接对逆滤波器进行估计。
此类算法的优点在于不需对初始图像进行估计, 也不存在稳定性和收敛性问题,对图像以及模糊函数的约束是松弛的,算法具有一般性。
但是第1种算法要求采用复原算法具有收敛性；第2种算法对噪声敏感。
（三）空间改变的图像盲复原方法
在许多实际的应用中, 模糊往往是空间变化的,但由于处理工作的难度, 目前的研究较少,基本有相关转换恢复和直接法两类。
相关转换恢复的基本思想是区域分割, 即将整幅图像分为若干局部区域, 然后假设在各个局部区域模糊是空间不变的, 利用空间不变的图像复原有关算法进行复原。
这类方法都是基于窗口的模糊辨识技术, 图像的估计取决于窗口的大小, 由于模糊参数是连续变化的, 在范围较大时空间不变的假设是不成立的, 因而模糊的估计精度较差, 而且这种方法只能针对部分空间变化的模糊进行处理, 缺乏通用性; 其次在区域的边上存在振铃现象。
直接法的基本思想是直接对图像进行处理。
如采用简化的二维递推卡尔曼滤波器进行图像模型和模糊模型的直接转换方法, 其缺点是只能针对有限的模型, 而且模型数增加, 计算量会显著增大；采用共轭梯度迭代算法, 但只见到一个31×31 的文本图像处理的结果报道,对于大图像处理效果尚需进一步的研究；将空间变化图像系统建立成马尔苛夫随机模型,对复原过程,采用模拟退火算法进行最大后验估计的方法,这种方法避免了图像的窗口化, 并能克服模糊参数不连续性造成的影响,但这种方法只能局限于将模糊过程建立成单参数的马尔苛夫随机模型的情况,而且计算量也较大。
三、图像盲恢复的应用前景
(1)现有算法的改进以及新的算法研究。
现有各种算法还存在许多不足,有必要对算法进一步
改进。
如IBD算法中, 如何选择初始条件才能保证算法的收敛;如何选择算法终止条件才能保证恢复的质量; 如何选择滤波器中的噪声参数才能减少噪声的影响。
又如NAR2R IF算法中, 如何进一步解决噪声敏感问题,支持域的确定以及如何将算法扩展到非均匀背景的情况等。
提出新的算法更好地解决图像盲复原问题, 也是今后研究的热点。
(2)基于非线性退化模型的图像盲复原算法。
在实际应用中,严格来讲,所有的退化模型都是非线性的。
对模型采用线性化的方法进行近似处理,虽然算法简单,但对非线性严重的情况处理效果并不理想。
基于多项式以及神经网络两种参数模型处理非线性信号盲分离算法,算法扩展到二维图像情况需要进一步研究。
研究基于非线性退化模型的图像盲复原算法也是下一步研究方向之一。
(3)去噪处理算法研究。
加性噪声的存在,使图像的复原问题变成了一个病态问题,而且由于一般假设只知道噪声的统计特性,因此要从退化图像中完全去除噪声是不可能的。
另外,由于噪声的存在,恢复的效果并不理想,结合降噪的图像盲恢复的算法研究有很现实的意义,这方面也进行了部分工作。
为克服噪声的影响,一般采用先进行降噪,后进行复原；二是将降噪和复原同时进行这两类方法。
目前,大多数算法中将噪声描述成高斯噪声进行研究, 在实际应用时有较大局限性。
对于非高斯情况的研究采用基于噪声的高阶统计特性的去噪算法研究也是很重要的研究方向,也可采用其他类型的方法进行降噪,利用自组织映射的非线性独立组件分析方法进行图像降噪处理算法。
(4)实时处理算法。
算法的的复杂性是制约算法应用的一个重要方面。
可采用正则化的离散周期Radon变换的方法将二维的卷积转化为一维进行处理,以提高算法的速度；也可采用神经网络的实时处理算法。
算法的实时性是算法实际应用的先决条件。
(5)应用研究。
算法的应用是推动算法研究的动力。
虽然图像盲复原算法在天文学、医学、遥感等方面获得了较大的应用, 但将算法应用到一般的工业图像实时检测、机器视觉、网络环境下的图像传输恢复、刑事侦破等方面还有大量的工作要做。