基于引導圖像的快速圖像去模糊方法.pdf

1、隨著智能手機等數(shù)碼產品的迅速普及，圖像已成為人們傳遞信息的重要媒介。然而在現(xiàn)實生活中要捕獲到清晰的圖像是一個非常困難的任務，這是因為相機的抖動或者場景中物體的運動使得拍攝到的圖像中會出現(xiàn)模糊現(xiàn)象，這嚴重影響了圖像信息的傳遞。因此，圖像去模糊已經成為了一個迫切的需求，也是圖像處理領域中一個重要的研究方向。
　　特別地，在低光條件下（如夜景）拍攝到模糊圖像的情況也非常普遍。其原因在于在低光條件下，成像所需的曝光時間較長，手持設備與場景

2、之間不可避免的相對運動將導致圖像的模糊。不僅如此，場景中可能存在的明亮光源將導致獲取到的圖像中含有飽和點或者飽和區(qū)域。對這一類模糊圖像的復原存在一些難點，飽和點或者飽和區(qū)域處并不能滿足現(xiàn)有去模糊方法中所假設的卷積模型，同時這類圖像中非自然的暗色調和較少的可信邊緣也使得依賴于可信邊緣的去模糊方法失效，很難得到令人滿意的結果。
　　本文首先對傳統(tǒng)的指導濾波方法進行了深入的研究。指導濾波的最大優(yōu)點在于，濾波的結果依賴于另一幅圖像的引導作

3、用。受此啟發(fā)，針對低光條件下獲取的模糊圖像去模糊問題，本文提出了一種基于引導圖像的快速去模糊方法。盡管閃光圖像（flash image）并不能記錄環(huán)境光，但其清晰結構對于同一場景下的模糊圖像有一定的補償意義，因此本文借助非自然的閃光圖的結構來引導圖像的復原。在模型優(yōu)化過程中，本文應用迭代重加權最小二乘方法（IRLS, Iterative Re-weighted Least Squares）來迭代求解。與大多數(shù)現(xiàn)有去模糊方法不同，本文方法