图像去模糊 一张照片捕捉到一个难忘的时刻却后来才发现它模糊不清，这真是令人失望。 图像去模糊也可以用作其他应用程序的预处理步骤。 该项目使您可以对图像进行模糊处理。 用法 预先训练的权重和使用的模型存储在存储库中。 您可以直接加载它们并运行Demo.ipynb中显示的去模糊处理 如果要从头训练模型，则训练脚本位于deblur.py中 模型 使用了具有3个卷积层的CNN模型。 训练集包括4000张大小为96x96的模糊图像，目标集由相应的清晰图像组成。 实际的去模糊是在尺寸为32x32的较小色块上学习的。 在预测期间，可以一次从32x32的色块中预测出清晰的色块。 样品 水果： 伦娜：

在当前人眼视觉系统（HVS）特性研究的基础上提出基于梯度及HVS特性的离焦模糊图像质量评价模型（GVSSIM）。该模型利用Sobel边缘梯度算子提取图像的梯度信息，并根据人眼视觉特性进行视觉加权，得到新的结构相似性评价指标，进而获得图像质量评价指标。该方法与SSIM(图像结构相似度)评价模型相比，具有计算简单的特点，对离焦模糊图像的评价结果能更好地反映人眼视觉感受。

针对任意方向的直线运动模糊图像，说明只能直接在运动方向上得到运动参数，从而设置二维点扩展函数（point spread function，PSF）。在此基础上，应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明，该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5～55像素时对参数的估计误差较小，能保证较好的恢复质量；当模糊范围超出该范围时，估计误差急剧加大，估计值不可信，无法保证恢复质量。

SOTS从NYU2中选择500个室内图像（与训练图像不重叠），并按照与训练数据相同的过程来合成模糊图像。 我们专门为测试创建具有挑战性的去雾以及10个真实世界的朦胧图像，收集现实世界的室外场景

实现旋转运动模糊图像的仿真，采用matlab工具来实现。

基于视觉显著性的局部感知锐度的模糊图像质量评价算法研究

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。

运动模糊图像复原算法研究.pdf

运动模糊图像恢复算法的研究.pdf

运动模糊图像恢复算法的研究与实现.pdf