运动模糊算法

A. 运动模糊与还原

运动模糊是指由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊。

在已知模糊运动核的前提下，可通过核线性卷积的形式对图像添加运动模糊。

反之也可利用该核精确的去除该运动模糊。
使用逆滤波可以精确还原图像，但是它对噪声非常敏感。
最小均方差（维纳）滤波用来还原含有噪声的模糊图像，但是需要估计图像的信噪比(SNR)或者噪信比(NSR)。若无噪声，此时维纳滤波相当于逆滤波，恢复运动模糊效果是极好的。

在实际应用场景是不知道的运动模糊的卷积核的。

Richardson–Lucy算法是一个在泊松噪声背景下用于图像恢复的迭代技术。迭代公式：

对于没有噪声干扰的理想模糊图像，迭代次数越多恢复的效果越好。每次迭代时，都会提高解的似然性，随着迭代次数的增加，最终将会收敛在最大似然性的解，但随着迭代次数的增加也会增加计算量。
对于含有噪声干扰的模糊图像，随着迭代次数的增加噪声被放大，而且迭代时间随之增长。当迭代超过50次后，恢复结果并没有明显改观。

DeblurGAN是Orest Kupyn等人于17年11月提出的一种模型。他们结合GAN和多元内容损失来构建DeblurGAN，以实现对运动图像的去模糊化。
DeblurGAN

B. 现在色选机采用什么运动模糊图像恢复算法

最新款色选机采用的运动模糊图像恢复算法，可参考色选机网站：中瑞微视色选机。有详细各款色选机的资料。

C. vivo/iQOO橘子系统3视感流畅2.0可以实现什么功能

在手机屏幕60帧运行情况下，借鉴电影成像的原理，在动效中添加运动模糊的算法，将独立清晰的单帧画面，利用运动模糊进行实时画面补偿，使连贯后的画面动效更加流畅，视觉也更加舒适，这就是全新升级的“视感流畅2.0”。

D. 运动模糊恢复专题

从以上描述，我们可以看到，对于相机和人眼，运动模糊的产生主要的条件就是感光设备与被观测物体的 相对运动 。

图像的运动模糊本质上也是一种图像退化过程，因此我们可以将其归于图像退化恢复任务。

该算法直接根据公式(1)得出 ，并且不考虑噪声 ，因此该算法对噪声十分敏感。 从公式(2)中，我们很容易发现，当无噪声时，该方法能很好的恢复原图，但当噪声存在，且H比较小的时候，等式右边第二项将会给图像恢复造成极大的麻烦。

考虑到逆滤波算法的缺陷，人们又提出一种维纳滤波算法，该算法从的主要思想是想找到一个滤波器 使得其可以直接将模糊图像 转为清晰图像 。 为了求出这样一个滤波器 ，需要最小化公式(4)。 解该方程可以得到： 其中：

从维纳滤波的公式推导中我们可以看到，要很好的恢复原图，必须求出噪信比(噪声与原图功率谱的比值)，然而这是很难获得的，并且当噪声为0时，维纳滤波就退化为逆滤波。为此，研究人员提出了约束最小二乘方算法，该算法只需要噪声的方差和均值，并能有效抑制恢复后图像的噪声。为了抑制恢复后图像噪声，需要最小化以下公式：
其约束为： 利用拉格朗日数乘法解得： 这里P为lapula斯算子：

该算法基于贝叶斯估计，泊松分布以及极大似然估计对图像进行修复。此处直接给出其迭代式：

一般来说，盲图去模糊算法首先是估计点扩散函数，当点扩散函数已知时，便可以将问题转化到非盲图去模糊问题。但也有另外迭代的方法，即利用各种先验知识，迭代估计psf和原图以达到最佳效果。本节提到的是一种估计psf的经典算法。

本文主要参考 博文 , 以及 论文0181208.htm ， 论文201811/20/20181120154225821.pdf
说到估计psf，主要就是估计psf的两个重要参数，即模糊尺度 和模糊角度 。这里我们先预设一个模糊核： ，并用该模糊核模糊原图。

b. 将压缩后的矩阵先平方，再逆傅里叶变换回时域，然后移位到中心。

c . 截取取图像中间部分，先进行闭运算，得到这条斜线。

最后在我实现的方法中，估计出来的 , 我们可以看到虽然有一些误差，但是已经很接近我们的真实值了。

我们可以看到实验结果基本上和我们之前分析的相同，其中RL算法继续迭代的话，效果还能有一定的提升。

本文只简要提及了一些传统的去模糊算法，近些年还有许多表现优秀的去模糊算法被提出，例如，迭代优化求解类，超分辨类，神经网络类等等。大家如果想进一步了解运动去模糊相关算法，强烈推荐这个 github链接 收录了近十几年的去模糊论文，包括各种应用场景，只能说真香！

E. 在图像处理中有哪些算法

太多了，去找本书看看吧！给个大概的介绍好了
图像处理主要分为两大部分：
1、图像增强
空域方法有 直方图均衡化
灰度线性变化
线性灰度变化
分段线性灰度变化
非线性灰度变化（对数扩展
指数扩展）

图像平滑
领域平均法（加权平均法
非加权领域平均法）
中值滤波
图像锐化
Roberts算子
Sobel算子
拉普拉斯算子

频域方法有
低通滤波
理想低通滤波
巴特沃斯低通滤波
指数低通滤波
梯形低通滤波
高通滤波
理想高通滤波
巴特沃斯高通滤波
指数高通滤波
梯形高通滤波
彩色图像增强（真彩色、假彩色、伪彩色增强）
2、图像模糊处理
图像模糊处理
运动模糊（维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
）

高斯模糊（维纳滤波
最小均方滤波
盲卷积
……
）
图像去噪处理
高斯噪声
（维纳滤波
样条插值
低通滤波
……
）
椒盐噪声
（中值滤波
……
）

F. 高帧率如何运动模糊

背景技术：
：视频高帧率重制是利用视频序列中的相邻帧的视频图像信息来估计其中间的关键帧，属于一个经典的图像处理问题。一般来说，视频高帧率重制算法可分为内插帧和外插帧。前者是利用连续两帧图像的信息来估计中间的关键帧；后者是利用视频序列中连续两帧视频图像信息来估计前一帧或者后一帧。根据视频序列中的连续的视频图像信息，视频高帧率重制算法是合理地利用视频图像内容变化连续性和线性或非线性关系，估计出其中间的关键视频图像的方法。随着相关研究的深入进行，该算法已被广泛地应用于多个场景之中。比如，为了降低视频传输的数据量和节约带宽，可以先在传输前端有效地丢弃视频图像，随后在接收终端设备利用视频高帧率重制算法生成其对应的丢失帧，从而播放时达到比较流畅的视频画面。另外，因拍摄设备的硬件性能的限制，无法正常地拍摄运动量过于快的运动场景，从而导致视频图像失真或者模糊。因此，很多视频编辑软件将把产生运动模糊的视频图像进行高帧率重制的方式去除运动模糊，也能制作视频慢动作特效。传统的视频高帧率重制算法通常先利用视频图像间的光流估计，然后利用光流变化信息对前、后帧视频图像进行扭曲变换，从而得到合成帧。AmersfoortJV等人提出了一种基于多尺度粗细光流估计网络的视频高帧率重制算法。通过该算法是合成效果依赖于光流估计的准确精度[1]。一般情况下，在运动量比较大的场景中，很难提高光流估计的精准。为了减少光流的估计影响，NiklausS等人提出了利用多个空域自适应卷积核对输入视频帧进行卷积操作，进而合成出中间帧[2]的方法，该算法简化了高帧率重制的计算过程。虽然该算法提高了高帧率重制算法的性能，但是捕捉大运动量的信息需要较大的卷积核，因此，需要更大的内存空间。MathieuM等人提出了一种基于多尺度卷积神经网络的端对端高帧率重制算法[3]。LiuZ等人提出了一种基于编码器-解码器网络结构估计时间和空间的三维像素流信息，然后通过该像素流对视频图像进行重采样获得更加自然的中间帧[4]。虽然相关研究已经能够较好地对视频进行高帧率重制，但是还是存在一些问题。

G. 是否可以用Photoshop消除运动模糊

没有办法,图片像素已经成型.

H. 会声会影剪辑软件剪辑一个原有视频后为什么文件越变越大

第一:视频文件大小是由视频码率和运动模糊算法决定的,清晰度由分辨率和码流大小和祯率大小三者共同决定的.这已经给你讲到骨头了!
第二:格式转换软件对运动画面的处理方式不同,文件输出大小也不同.音频部分的码流控制比较简单,语言类96-128K,音乐类192K!过高无益,过小用烂耳机都能明显听出不同.
第三:你输出3G也没有问题,用格式转换软件转一下就OK,格式工厂是同类软件中定制输出大小最好的,没有之一.但画质输出并不是最好的.这就是双刃剑!
如果客户要求文件大小,你用格式工厂就没有问题,如果不精确限定文件大小,用万兴格式转换软件.它也能定制文件大小,误差在30%左右.也是由于画面中运动成份的多少决定的.这两款软件转换速度超快.
第四:如果无损剪辑能满足你的要求,用无损剪辑软件来做,功能上只能砍掉不想要的部分,不能加字幕,这类软件都是分割,剪切,全并.输出文件一定比剪辑前的小.速度和平时的复制粘贴一样快,完全是非编软件不能比的.

I. 如何消除照片中的运动模糊

这是比较专业的问题，也是目前图像处理领域的难题。普通的软件基本上无能为力，专业软件的效果也非常有限。你可以试试恒锐痕检/文检图图处理系统，因为是专业的，自己基本上不会买的，所以如果有公安图像方面的朋友，找找他们可以试试。看看下面的效果图：
http://www.everspry.com/images/anli/ydmh.gif