研究目的
提出一种自适应图像去模糊方法，可有效处理运动传送带产生的运动模糊以及大气湍流、散焦等其他模糊模型。
研究成果
该方法能有效处理运动模糊、大气湍流模糊和离焦模糊，性能优于传统盲方法，并能高效处理真实场景中的运动模糊。
研究不足
该研究聚焦于已知的退化模型和方向，可能限制了其对完全未知模糊场景的适用性。
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[2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议(ICIVC) - 中国重庆(2018.6.27-2018.6.29)] 2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议(ICIVC) - 基于模型参数优化的高效自适应图像去模糊方法
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[2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议(ICIVC) - 中国重庆(2018.6.27-2018.6.29)] 2018年IEEE第三届图像、视觉与计算国际会议(ICIVC) - 基于模型参数优化的高效自适应图像去模糊方法
DOI：10.1109/ICIVC.2018.8492739
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
自然图像会受到成像系统退化的影响，其中图像模糊是主要成因之一。现有方法大多通过多尺度空间中的交替优化法来估计模糊核。但在我们的实际项目应用中，需要处理传送带运动产生的运动模糊。这种情况下，退化模型及其方向是已知的。本文提出一种自适应图像去模糊方法来解决该问题：通过启发式算法优化模型参数，采用基于(ε2ω)-范数约束的技术进行潜影去模糊。仿真结果表明，本方法不仅能处理运动模糊模型，还可应对大气湍流模型和散焦模型，对比实验显示其性能优于其他方法。此外，该方法能高效处理真实场景中的运动模糊。
作者：
Haoyuan Yang，Xiuqin Su，Chunwu Ju，Shaobo Wu
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