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運動模糊演算法

發布時間: 2023-01-29 13:21:19

A. 運動模糊與還原

運動模糊是指由於相機和物體之間的相對運動造成的模糊,又稱為動態模糊。

在已知模糊運動核的前提下,可通過核線性卷積的形式對圖像添加運動模糊。

反之也可利用該核精確的去除該運動模糊。
使用逆濾波可以精確還原圖像,但是它對雜訊非常敏感。
最小均方差(維納)濾波用來還原含有雜訊的模糊圖像,但是需要估計圖像的信噪比(SNR)或者噪信比(NSR)。若無雜訊,此時維納濾波相當於逆濾波,恢復運動模糊效果是極好的。

在實際應用場景是不知道的運動模糊的卷積核的。

Richardson–Lucy演算法是一個在泊松雜訊背景下用於圖像恢復的迭代技術。迭代公式:

對於沒有雜訊干擾的理想模糊圖像,迭代次數越多恢復的效果越好。每次迭代時,都會提高解的似然性,隨著迭代次數的增加,最終將會收斂在最大似然性的解,但隨著迭代次數的增加也會增加計算量。
對於含有雜訊干擾的模糊圖像,隨著迭代次數的增加雜訊被放大,而且迭代時間隨之增長。當迭代超過50次後,恢復結果並沒有明顯改觀。

DeblurGAN是Orest Kupyn等人於17年11月提出的一種模型。他們結合GAN和多元內容損失來構建DeblurGAN,以實現對運動圖像的去模糊化。
DeblurGAN

B. 現在色選機採用什麼運動模糊圖像恢復演算法

最新款色選機採用的運動模糊圖像恢復演算法,可參考色選機網站:中瑞微視色選機。有詳細各款色選機的資料。

C. vivo/iQOO橘子系統3視感流暢2.0可以實現什麼功能

在手機屏幕60幀運行情況下,借鑒電影成像的原理,在動效中添加運動模糊的演算法,將獨立清晰的單幀畫面,利用運動模糊進行實時畫面補償,使連貫後的畫面動效更加流暢,視覺也更加舒適,這就是全新升級的「視感流暢2.0」。


D. 運動模糊恢復專題

從以上描述,我們可以看到,對於相機和人眼,運動模糊的產生主要的條件就是感光設備與被觀測物體的 相對運動

圖像的運動模糊本質上也是一種圖像退化過程,因此我們可以將其歸於圖像退化恢復任務。

該演算法直接根據公式(1)得出 ,並且不考慮雜訊 ,因此該演算法對雜訊十分敏感。 從公式(2)中,我們很容易發現,當無雜訊時,該方法能很好的恢復原圖,但當雜訊存在,且H比較小的時候,等式右邊第二項將會給圖像恢復造成極大的麻煩。

考慮到逆濾波演算法的缺陷,人們又提出一種維納濾波演算法,該演算法從的主要思想是想找到一個濾波器 使得其可以直接將模糊圖像 轉為清晰圖像 。 為了求出這樣一個濾波器 ,需要最小化公式(4)。 解該方程可以得到: 其中:

從維納濾波的公式推導中我們可以看到,要很好的恢復原圖,必須求出噪信比(雜訊與原圖功率譜的比值),然而這是很難獲得的,並且當雜訊為0時,維納濾波就退化為逆濾波。為此,研究人員提出了約束最小二乘方演算法,該演算法只需要雜訊的方差和均值,並能有效抑制恢復後圖像的雜訊。為了抑制恢復後圖像雜訊,需要最小化以下公式:
其約束為: 利用拉格朗日數乘法解得: 這里P為lapula斯運算元:

該演算法基於貝葉斯估計,泊松分布以及極大似然估計對圖像進行修復。此處直接給出其迭代式:

一般來說,盲圖去模糊演算法首先是估計點擴散函數,當點擴散函數已知時,便可以將問題轉化到非盲圖去模糊問題。但也有另外迭代的方法,即利用各種先驗知識,迭代估計psf和原圖以達到最佳效果。本節提到的是一種估計psf的經典演算法。

本文主要參考 博文 , 以及 論文0181208.htm , 論文201811/20/20181120154225821.pdf
說到估計psf,主要就是估計psf的兩個重要參數,即模糊尺度 和模糊角度 。這里我們先預設一個模糊核: ,並用該模糊核模糊原圖。

b. 將壓縮後的矩陣先平方,再逆傅里葉變換回時域,然後移位到中心。

c . 截取取圖像中間部分,先進行閉運算,得到這條斜線。

最後在我實現的方法中,估計出來的 , 我們可以看到雖然有一些誤差,但是已經很接近我們的真實值了。

我們可以看到實驗結果基本上和我們之前分析的相同,其中RL演算法繼續迭代的話,效果還能有一定的提升。

本文只簡要提及了一些傳統的去模糊演算法,近些年還有許多表現優秀的去模糊演算法被提出,例如,迭代優化求解類,超分辨類,神經網路類等等。大家如果想進一步了解運動去模糊相關演算法,強烈推薦這個 github鏈接 收錄了近十幾年的去模糊論文,包括各種應用場景,只能說真香!

E. 在圖像處理中有哪些演算法

太多了,去找本書看看吧!給個大概的介紹好了
圖像處理主要分為兩大部分:
1、圖像增強
空域方法有 直方圖均衡化
灰度線性變化
線性灰度變化
分段線性灰度變化
非線性灰度變化(對數擴展
指數擴展)

圖像平滑
領域平均法(加權平均法
非加權領域平均法)
中值濾波
圖像銳化
Roberts運算元
Sobel運算元
拉普拉斯運算元

頻域方法有
低通濾波
理想低通濾波
巴特沃斯低通濾波
指數低通濾波
梯形低通濾波
高通濾波
理想高通濾波
巴特沃斯高通濾波
指數高通濾波
梯形高通濾波
彩色圖像增強(真彩色、假彩色、偽彩色增強)
2、圖像模糊處理
圖像模糊處理
運動模糊(維納濾波
最小均方濾波
盲卷積
……


高斯模糊(維納濾波
最小均方濾波
盲卷積
……

圖像去噪處理
高斯雜訊
(維納濾波
樣條插值
低通濾波
……

椒鹽雜訊
(中值濾波
……

F. 高幀率如何運動模糊

背景技術:
:視頻高幀率重製是利用視頻序列中的相鄰幀的視頻圖像信息來估計其中間的關鍵幀,屬於一個經典的圖像處理問題。一般來說,視頻高幀率重製演算法可分為內插幀和外插幀。前者是利用連續兩幀圖像的信息來估計中間的關鍵幀;後者是利用視頻序列中連續兩幀視頻圖像信息來估計前一幀或者後一幀。根據視頻序列中的連續的視頻圖像信息,視頻高幀率重製演算法是合理地利用視頻圖像內容變化連續性和線性或非線性關系,估計出其中間的關鍵視頻圖像的方法。隨著相關研究的深入進行,該演算法已被廣泛地應用於多個場景之中。比如,為了降低視頻傳輸的數據量和節約帶寬,可以先在傳輸前端有效地丟棄視頻圖像,隨後在接收終端設備利用視頻高幀率重製演算法生成其對應的丟失幀,從而播放時達到比較流暢的視頻畫面。另外,因拍攝設備的硬體性能的限制,無法正常地拍攝運動量過於快的運動場景,從而導致視頻圖像失真或者模糊。因此,很多視頻編輯軟體將把產生運動模糊的視頻圖像進行高幀率重製的方式去除運動模糊,也能製作視頻慢動作特效。傳統的視頻高幀率重製演算法通常先利用視頻圖像間的光流估計,然後利用光流變化信息對前、後幀視頻圖像進行扭曲變換,從而得到合成幀。AmersfoortJV等人提出了一種基於多尺度粗細光流估計網路的視頻高幀率重製演算法。通過該演算法是合成效果依賴於光流估計的准確精度[1]。一般情況下,在運動量比較大的場景中,很難提高光流估計的精準。為了減少光流的估計影響,NiklausS等人提出了利用多個空域自適應卷積核對輸入視頻幀進行卷積操作,進而合成出中間幀[2]的方法,該演算法簡化了高幀率重製的計算過程。雖然該演算法提高了高幀率重製演算法的性能,但是捕捉大運動量的信息需要較大的卷積核,因此,需要更大的內存空間。MathieuM等人提出了一種基於多尺度卷積神經網路的端對端高幀率重製演算法[3]。LiuZ等人提出了一種基於編碼器-解碼器網路結構估計時間和空間的三維像素流信息,然後通過該像素流對視頻圖像進行重采樣獲得更加自然的中間幀[4]。雖然相關研究已經能夠較好地對視頻進行高幀率重製,但是還是存在一些問題。

G. 是否可以用Photoshop消除運動模糊

沒有辦法,圖片像素已經成型.

H. 會聲會影剪輯軟體剪輯一個原有視頻後為什麼文件越變越大

第一:視頻文件大小是由視頻碼率和運動模糊演算法決定的,清晰度由解析度和碼流大小和禎率大小三者共同決定的.這已經給你講到骨頭了!
第二:格式轉換軟體對運動畫面的處理方式不同,文件輸出大小也不同.音頻部分的碼流控制比較簡單,語言類96-128K,音樂類192K!過高無益,過小用爛耳機都能明顯聽出不同.
第三:你輸出3G也沒有問題,用格式轉換軟體轉一下就OK,格式工廠是同類軟體中定製輸出大小最好的,沒有之一.但畫質輸出並不是最好的.這就是雙刃劍!
如果客戶要求文件大小,你用格式工廠就沒有問題,如果不精確限定文件大小,用萬興格式轉換軟體.它也能定製文件大小,誤差在30%左右.也是由於畫面中運動成份的多少決定的.這兩款軟體轉換速度超快.
第四:如果無損剪輯能滿足你的要求,用無損剪輯軟體來做,功能上只能砍掉不想要的部分,不能加字幕,這類軟體都是分割,剪切,全並.輸出文件一定比剪輯前的小.速度和平時的復制粘貼一樣快,完全是非編軟體不能比的.

I. 如何消除照片中的運動模糊

這是比較專業的問題,也是目前圖像處理領域的難題。普通的軟體基本上無能為力,專業軟體的效果也非常有限。你可以試試恆銳痕檢/文檢圖圖處理系統,因為是專業的,自己基本上不會買的,所以如果有公安圖像方面的朋友,找找他們可以試試。看看下面的效果圖:
http://www.everspry.com/images/anli/ydmh.gif

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