視頻去運(yùn)動模糊技術(shù)應(yīng)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(jìn)行圖像復(fù)原都是頗有現(xiàn)實(shí)意義的研究課題并具有相當(dāng)可觀的應(yīng)用前景，然而退化圖像的復(fù)原問題仍有很多待解決的棘手問題。運(yùn)動模糊也屬于一種圖像退化，運(yùn)動去模糊屬于圖像復(fù)原。
　　本文的研究對象是畫面存在運(yùn)動模糊的視頻，針對相機(jī)不動即背景靜止的狀態(tài)下前景在成像系統(tǒng)的曝光時(shí)間內(nèi)運(yùn)動過快而造成圖像出現(xiàn)模糊的這一類問題進(jìn)行研究。
　　本文首先呈現(xiàn)最初研究和實(shí)現(xiàn)的一些相關(guān)算法，然后在詳細(xì)分析這些算法的實(shí)驗(yàn)

2、結(jié)果和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出并詳細(xì)闡述視頻去運(yùn)動模糊算法框架和實(shí)驗(yàn)成果，因此本文可分為如下五個(gè)模塊：
　　(1)、最初實(shí)現(xiàn)的前景提取相關(guān)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(gòu)算法(Background Restoration Algorithm，BRA)、以及基于隨機(jī)游走（Random Walker)的Trimap自動從生

3、成算法，對這些算法的原理和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)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(shí)現(xiàn)的模糊核估計(jì)相關(guān)算法，包括一維和二維基于透明度信息的模糊核估計(jì)算法，文中對算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和對后續(xù)算法的啟發(fā)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述。
　　(3)>視頻幀中模糊目標(biāo)的提取，本文采用基于閉合形式解的matting算法提取目標(biāo)，得到透明度（alpha)圖，并將標(biāo)記的相鄰幀間自動傳遞引入摳圖過程，實(shí)現(xiàn)了對連續(xù)視頻幀的方便標(biāo)記和前景提取。

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