基于空间尺度的模糊核估计，用于盲运动去模糊

针对高分辨率遥感卫星在大幅宽成像时，由于扫描速度提高而导致遥感图像产生运动模糊的问题，提出用长积分时间模糊图像和短积分时间无模糊图像联合去除运动模糊，获得高信噪比无模糊图像的解决方案。该方案利用低信噪比清晰图像中的细节信息来进行模糊核的估计，通过带增益控制的残差RL去卷积算法，极大地减小了振铃效应的影响；通过引入联合双边滤波器算法，有效地复原了图像的细节信息。最后通过实验分析证明该方案的良好效果。

传统的暗通道先验已成功地运用于单一图像去模糊问题,但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用.因此,得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并对信号的低频部分进行增强,将分数阶计算理论与模糊图像的暗通道先验相结合,提出一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法.首先,结合最大后验估计算法与分数阶暗通道先验,构建出运动模糊图像的核估计模型;其次,利用半二次方分裂法解决模型的非凸问题;最后,根据粗糙-精细的策略,利用多尺度迭代框架估计出准确图像的模糊核,进而利用非盲去模糊的方法求解清晰图像.实验结果表明:在有无显著噪声的模糊图像中,所提出的算法虽然所需计算时间较长,但是能够获得较为准确的模糊核,并且能够减少图像噪声以及振铃伪影,提高清晰图像估计的质量;此外,对于不同类型的模糊图像,所提出的算法也同样适用.

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matlab消去振铃代码DADIP_code 介绍 在图像去模糊的问题中，在严重模糊的图像中恢复细节一直很困难。 在本文中，我们着重于有效消除去毛刺后出现的振铃伪影和皱纹，并提出了一种基于双注意力深图像先验（DADIP）网络和二维（2D）模糊核估计的卷积神经网络的新型盲去污方法网络（CNN）。 在DADIP网络中，双重关注机制首先与挤压和激励网络（SENet）结合使用，大大提高了图像细节的恢复效果。 更重要的是，开发了通过CNN的2D模糊核估计方法来抑制图像的振铃伪影，该伪影大大优于以前的基于完全连接的网络的方法。 实验表明，与大多数现有方法相比，我们的去模糊方法具有更高的性能。 要求 Python 3.6，PyTorch> = 0.4 要求：opencv-python，tqdm GPU：彩色图像至少12GB 至少3GB的灰度图像 的MATLAB 数据集 网址： 密码：mqw39a 演示版