基于引導(dǎo)圖像的快速圖像去模糊方法.pdf

1、隨著智能手機(jī)等數(shù)碼產(chǎn)品的迅速普及，圖像已成為人們傳遞信息的重要媒介。然而在現(xiàn)實(shí)生活中要捕獲到清晰的圖像是一個(gè)非常困難的任務(wù)，這是因?yàn)橄鄼C(jī)的抖動(dòng)或者場(chǎng)景中物體的運(yùn)動(dòng)使得拍攝到的圖像中會(huì)出現(xiàn)模糊現(xiàn)象，這嚴(yán)重影響了圖像信息的傳遞。因此，圖像去模糊已經(jīng)成為了一個(gè)迫切的需求，也是圖像處理領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究方向。
　　特別地，在低光條件下（如夜景）拍攝到模糊圖像的情況也非常普遍。其原因在于在低光條件下，成像所需的曝光時(shí)間較長(zhǎng)，手持設(shè)備與場(chǎng)景

2、之間不可避免的相對(duì)運(yùn)動(dòng)將導(dǎo)致圖像的模糊。不僅如此，場(chǎng)景中可能存在的明亮光源將導(dǎo)致獲取到的圖像中含有飽和點(diǎn)或者飽和區(qū)域。對(duì)這一類模糊圖像的復(fù)原存在一些難點(diǎn)，飽和點(diǎn)或者飽和區(qū)域處并不能滿足現(xiàn)有去模糊方法中所假設(shè)的卷積模型，同時(shí)這類圖像中非自然的暗色調(diào)和較少的可信邊緣也使得依賴于可信邊緣的去模糊方法失效，很難得到令人滿意的結(jié)果。
　　本文首先對(duì)傳統(tǒng)的指導(dǎo)濾波方法進(jìn)行了深入的研究。指導(dǎo)濾波的最大優(yōu)點(diǎn)在于，濾波的結(jié)果依賴于另一幅圖像的引導(dǎo)作

3、用。受此啟發(fā)，針對(duì)低光條件下獲取的模糊圖像去模糊問(wèn)題，本文提出了一種基于引導(dǎo)圖像的快速去模糊方法。盡管閃光圖像（flash image）并不能記錄環(huán)境光，但其清晰結(jié)構(gòu)對(duì)于同一場(chǎng)景下的模糊圖像有一定的補(bǔ)償意義，因此本文借助非自然的閃光圖的結(jié)構(gòu)來(lái)引導(dǎo)圖像的復(fù)原。在模型優(yōu)化過(guò)程中，本文應(yīng)用迭代重加權(quán)最小二乘方法（IRLS, Iterative Re-weighted Least Squares）來(lái)迭代求解。與大多數(shù)現(xiàn)有去模糊方法不同，本文方法