稀疏表示单帧运动图像盲复原技术及应用

"基于稀疏表示的单帧运动图像盲复原 (2013年) - 论文 - 工程技术" 本文介绍了一种2013年提出的基于稀疏表示的单帧运动图像盲复原技术，该技术旨在解决由于物体运动引起的图像模糊问题。图像盲复原是一种恢复图像清晰度的方法，特别是在没有确切先验知识（如模糊核）的情况下。此方法主要分为两个关键步骤：模糊核估计和图像修复。 在模糊核估计阶段，该方法采用了冲击滤波器(shock filter)来从模糊图像中预测清晰边缘。冲击滤波器是一种用于检测图像边缘和结构的工具，通过分析图像的局部变化来确定图像的轮廓。利用这些预测的清晰边缘信息，算法可以指导全局图像的复原过程，尤其对于处理大模糊核问题，采用了多尺度策略，确保了在不同尺度下都能有效地估计模糊核。 在图像修复阶段，稀疏表示理论被应用到图像处理中。稀疏表示理论是现代信号处理领域的一个重要概念，它认为复杂信号可以通过在某个基或字典上的稀疏线性组合来表示。在这个场景中，复原图像被表示为一个稀疏系数向量，这些系数对应于一个预定义的字典中的原子。通过最小化图像的稀疏表示和噪声，可以实现降噪和图像重建，从而提高复原图像的质量。 实验结果显示，无论是在不同噪声水平还是在各种模糊核条件下，所提出的算法都能够有效地去除运动模糊，显示出其在图像复原领域的优越性能。这种方法特别适用于单帧图像，即只有一个模糊图像作为输入的情况，这对于实时应用或者缺乏多帧信息的场景非常有价值。 关键词：盲目反卷积（blind deconvolution）、运动模糊、稀疏表示、单帧图像、冲击滤波器、多尺度 文章的作者包括李信一、刘宁钟和王林宁，他们分别来自南京航空航天大学计算机科学与技术学院，研究方向涵盖了图像处理与复原、自动识别、图像检索和信息融合等领域。这篇论文是在2012年8月投稿，9月修回，并在2013年发表，得到了国家自然科学基金的支持。