視頻去運動模糊技術應用研究.pdf

1、無論是對于單幅退化圖像還是連續(xù)退化視頻進行圖像復原都是頗有現(xiàn)實意義的研究課題并具有相當可觀的應用前景，然而退化圖像的復原問題仍有很多待解決的棘手問題。運動模糊也屬于一種圖像退化，運動去模糊屬于圖像復原。
　　本文的研究對象是畫面存在運動模糊的視頻，針對相機不動即背景靜止的狀態(tài)下前景在成像系統(tǒng)的曝光時間內運動過快而造成圖像出現(xiàn)模糊的這一類問題進行研究。
　　本文首先呈現(xiàn)最初研究和實現(xiàn)的一些相關算法，然后在詳細分析這些算法的實驗

2、結果和數(shù)據(jù)的基礎上提出并詳細闡述視頻去運動模糊算法框架和實驗成果，因此本文可分為如下五個模塊：
　　(1)、最初實現(xiàn)的前景提取相關算法，包括魯棒摳圖（robust matting)算法、基于像素灰度歸類（Pixel Intensity Classification，PIC)的背景重構算法(Background Restoration Algorithm，BRA)、以及基于隨機游走（Random Walker)的Trimap自動從生

3、成算法，對這些算法的原理和實驗結果進行分析后得到算法的弊端和后續(xù)算法的啟發(fā)。
　　(2)、最初實現(xiàn)的模糊核估計相關算法，包括一維和二維基于透明度信息的模糊核估計算法，文中對算法的實驗結果和對后續(xù)算法的啟發(fā)進行了詳細的闡述。
　　(3)>視頻幀中模糊目標的提取，本文采用基于閉合形式解的matting算法提取目標，得到透明度（alpha)圖，并將標記的相鄰幀間自動傳遞引入摳圖過程，實現(xiàn)了對連續(xù)視頻幀的方便標記和前景提取。

4、　　(4)、模糊核估計，本文提出用SIFT配準相鄰兩幀圖像的模糊前景求取幀間運動矢量，利用曝光時間和幀間時間之間存在的比例關系得到曝光時間內的運動矢量作為初始運動矢量，然后在優(yōu)化模糊核函數(shù)的過程中加入重構的清晰二值alpha圖來估計模糊核函數(shù)。
　　(5)、圖像復原，得到模糊核函數(shù)后，將圖像混合融合加入到經典R-L(Richardson-Lucy)反卷積盲復原算法的迭代過程中，迭代收斂得到振鈴效應有效抑制的復原前景圖像，最終將復原