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图像去运动物体模糊算法

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该文提出一种去运动物体模糊算法,将模糊图像分成运动模糊层和非运动模糊层,降低非运动物体区域对去模糊的影响,对运动模糊层使用局部线性运动进行建模并估计各图像块的模糊核,最后利用非盲解卷积方法求解清晰图像。实验结果表明在合成图像上相对于其他传统算法,平均峰值信噪比提高12。11 dB,在自然图像上同样获得更好的效果。
IMAGE DEBLURRING ALGORITHM FOR MOVING OBJECTS
The paper proposes a deblurring algorithm for moving objects.The blurred image was divided into a motion blur layer and a non-motion blur layer to reduce the influence of non-moving object areas on deblurring.The local linear motion was used to model the motion blur layer and estimate the blur kernel of each image block,and the non-blind deconvolution was used to solve the clear image.The experimental results show that compared with other traditional algorithms,the average peak signal-to-noise ratio is improved by 12.11 dB on synthetic images,and better results are also obtained on natural images.

Image processingDeconvolutionDeblurMotion object

刘旭、王维东

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浙江省信息处理与通信网络重点实验室 浙江杭州 310027

浙江大学信息与电子工程学院 浙江杭州 310027

图像处理 解卷积 去模糊 运动物体

2024

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子:0.615
ISSN:1000-386X
年,卷(期):2024.41(9)