運(yùn)動模糊圖像復(fù)原算法研究的綜述報(bào)告

運(yùn)動模糊圖像復(fù)原算法研究的綜述報(bào)告運(yùn)動模糊圖像復(fù)原算法研究的綜述運(yùn)動模糊是對物體進(jìn)行拍攝時(shí)，由于相機(jī)或物體的運(yùn)動造成的圖像模糊現(xiàn)象。運(yùn)動模糊在現(xiàn)實(shí)生活中經(jīng)常出現(xiàn)，例如在低光照環(huán)境下拍照、拍攝運(yùn)動物體或手持相機(jī)拍照等場景。這種模糊對于圖像的質(zhì)量和信息提取都有很大的影響，因此解決運(yùn)動模糊的問題也成為了圖像處理中一個(gè)最基本的技術(shù)問題。本文將對運(yùn)動模糊圖像復(fù)原算法進(jìn)行綜述。1.運(yùn)動模糊的成因運(yùn)動模糊的成因可以分為相機(jī)運(yùn)動和物體運(yùn)動兩種情況。1.1相機(jī)運(yùn)動造成模糊在相機(jī)曝光時(shí)間內(nèi)，相機(jī)可能會受到外部因素的影響而產(chǎn)生移動。這將導(dǎo)致物體的圖像在相機(jī)傳感器上留下一條模糊的軌跡。這種現(xiàn)象可以通過調(diào)整曝光時(shí)間來緩解，但是在低光環(huán)境下或需要較長曝光時(shí)間的情況下，運(yùn)動模糊不可避免地會出現(xiàn)。1.2物體運(yùn)動造成模糊物體的運(yùn)動也會導(dǎo)致圖像模糊。例如拍攝快速移動的物體時(shí)，即使相機(jī)不移動，由于物體本身的運(yùn)動也會在圖像上留下模糊的痕跡。同樣，這種現(xiàn)象可以通過提高快門速度來緩解，但是這種方法可能會導(dǎo)致照片的過度曝光，或不足以抵消物體運(yùn)動速度造成的模糊。2.運(yùn)動模糊圖像復(fù)原算法針對運(yùn)動模糊的問題，研究者提出了許多圖像復(fù)原算法。這些方法主要可以分為基于先驗(yàn)知識的方法和基于信號處理的方法兩類。2.1基于先驗(yàn)知識的方法基于先驗(yàn)知識的方法是一種利用特定背景知識解決問題的技術(shù)。這種方法主要考慮信號的特定結(jié)構(gòu)和規(guī)律。例如，研究者可以利用圖像的空間域和頻域信息、圖像的統(tǒng)計(jì)特征或運(yùn)動模糊的退化模型來恢復(fù)運(yùn)動模糊的圖像。其中，一種常用的方法是用逆向投影算法（IBP）來還原模糊的圖像。這種方法通過利用模糊點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，重新構(gòu)建出運(yùn)動模糊圖像的反向傳播，從而得到高質(zhì)量的復(fù)原圖像。此外，還有基于圖像微分運(yùn)算的方法，通過圖像的梯度信息來計(jì)算模糊核和原始圖像的海森矩陣，并反向傳播使得復(fù)原圖片達(dá)到最小均方誤差。2.2基于信號處理的方法基于信號處理的方法是一種特定運(yùn)算方法，可以修復(fù)被毀損變形的信號。他主要解決的是探測到的信號中出現(xiàn)的丟失、破損等毛病。在運(yùn)動模糊圖像復(fù)原方面，基于信號處理的方法主要包括以下幾種。2.2.1傅里葉域恢復(fù)法這種方法的主要思路是將運(yùn)動模糊后的圖像轉(zhuǎn)換到頻域中進(jìn)行處理，然后將處理后的結(jié)果通過傅里葉反變換恢復(fù)回來。例如，研究者可以利用導(dǎo)數(shù)濾波器、帶通濾波器等方法，對模糊的圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波。這種方法簡單易懂，適合對靜態(tài)物體拍攝而導(dǎo)致的運(yùn)動模糊進(jìn)行處理。2.2.2統(tǒng)計(jì)方法這種方法利用頻域信息對模糊核進(jìn)行重建，例如模型導(dǎo)向可逆插值（MRI）與反投影技術(shù)，這兩種方法比解卷積更加的魯棒。2.2.3基于內(nèi)插理論的方法基于內(nèi)插理論的運(yùn)動模糊圖像復(fù)原方法涉及了多種內(nèi)插技術(shù)，這些技術(shù)包括最小二乘插值、群論插值、正則化插值等等。這些方法不但可以減輕運(yùn)動模糊的程度，同時(shí)還保留了圖片的完整信息，也與反先驗(yàn)知識進(jìn)行結(jié)合。綜上所述，運(yùn)動模糊是一種常見的圖像處理問題，研究者們提出了各種復(fù)原算法來解決這個(gè)問