【摘 要】
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图像作为信息的主要来源之一,影响着人类社会的生产和生活.在图像拍摄过程中,通常成像设备会受外在环境影响,如物理器件和拍摄者与被拍摄物体之间的相对运动等,导致所得图像
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图像作为信息的主要来源之一,影响着人类社会的生产和生活.在图像拍摄过程中,通常成像设备会受外在环境影响,如物理器件和拍摄者与被拍摄物体之间的相对运动等,导致所得图像失真,影响图像的后续使用.图像去模糊是提升模糊图像视觉质量的重要方法,近年来,成为计算机视觉领域热门的研究方向之一,并在现实生活中广泛应用.图像去模糊可分为非盲去模糊和盲去模糊,由于模糊图像对应的模糊核信息不能提前获知,因此图像盲去模糊方法的实际应用价值更高.针对模糊核获取难的问题,本文基于超像素分割算法,从图像退化模型角度出发对模糊核与潜层清晰图像的估计进行了深入研究,提出了基于超像素分割算法的图像盲去模糊方法.具体的研究内容和创新点包括以下三个方面:(1)基于SLIC超像素分割算法,提出了一种能够快速获取模糊图像中显著性边缘信息的方法.该方法能够直接从模糊程度较大的图像中获取潜在的显著性边缘信息用于模糊核估计.(2)基于图像去模糊的概率模型,提出了一种基于超像素分割算法的图像盲去模糊模型,该模型利用超像素分割算法获取的显著性边缘信息,在金字塔结构下能够交替估计出较准确的模糊核以及较为理想的清晰图像.(3)本文方法适用于多种场景图像去模糊,在多个场景的模糊图像中进行了大量实验,结果表明该方法不仅可用于自然图像,而且在人脸图像、文本图像以及暗光图像去模糊中,同样能够获得较为理想的去模糊效果.
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