一、背景介绍
众所周知,图像去模糊一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在实际应用中,由于种种原因(例如传感器噪声、光学模糊等),输入图像通常会被模糊。对于这种现象,专家们提出了各种各样的方法来进行去模糊处理。MSRCR(多尺度残差去模糊算法)就是其中一种颇具代表性的算法。
二、算法原理
MSRCR算法主要分为两个步骤:多尺度分解和多尺度残差去模糊。
1. 多尺度分解
多尺度分解是将输入图像分解成不同的尺度,每个尺度都对应着图像的一部分,尺度越小的部分被认为是细节越丰富,叠加在一起可以重建原始图像。具体来讲,多尺度分解使用高斯差分金字塔(Gaussian Laplace Pyramid)完成。这个方法可以很好地保证不同尺度之间的连续性,比如,在图像边缘处,多个尺度得到的结果应该是连续的。
def gaussian_pyramid(img, levels=3): pyramid = [] for i in range(levels): img = cv2.pyrDown(img) pyramid.append(img) return pyramid def laplacian_pyramid(img, levels=3): pyramid = [] gaussian = gaussian_pyramid(img, levels+1) for i in range(levels): img = cv2.pyrUp(gaussian[i+1]) img = cv2.subtract(gaussian[i], img) pyramid.append(img) return pyramid
2. 多尺度残差去模糊
多尺度残差去模糊利用了多尺度分解的结果,对每个尺度分别进行去模糊处理,然后将去模糊的结果和对应的图像重新叠加起来。具体来说,对于每个尺度,可以使用Richardson-Lucy algorithm去模糊,并将去模糊后的结果和对应的图像求差。最后,将这些误差加权叠加回原始图像的金字塔,便得到了MSRCR算法的最终结果。
def richardson_lucy(input_image, kernel_size): image = np.float32(np.copy(input_image)) kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, 0) kernel = np.dot(kernel, kernel.T) pad_size = int(kernel_size / 2) padded_image = cv2.copyMakeBorder(image, pad_size, pad_size, pad_size, pad_size, cv2.BORDER_REPLICATE) for i in range(iterations): blur_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel) quotient_image = np.divide(padded_image, blur_image) padded_kernel = cv2.flip(kernel, -1) image = cv2.filter2D(quotient_image, -1, padded_kernel) return image def msrcr(input_image, sigma_list, G, b, alpha, beta, levels=3): RGB = cv2.split(input_image) msd = [] weight = [] for i in range(levels): for j in range(len(RGB)): channel = RGB[j] blur_channel = richardson_lucy(channel, b[i]) msd_img = np.multiply(np.power(np.abs(channel - blur_channel), alpha), np.power(G[i], beta)) msd.append(msd_img) weight.append(np.power(sigma_list[i], 2) / (np.power(np.abs(channel - blur_channel), 2) + np.power(sigma_list[i], 2))) msd = np.sum(msd, 0) weight = np.sum(weight, 0) weight[weight == 0] = EPSILON weight = 1.0 / weight for i in range(len(RGB)): channel = RGB[i] blur_channel = richardson_lucy(channel, b[0]) sum_msd_channel = np.zeros_like(channel, dtype=np.float64) sum_weight_channel = np.zeros_like(channel, dtype=np.float64) for j in range(levels): current_index = i * levels + j sum_msd_channel += msd[current_index] weight_channel = weight * weight[current_index] sum_weight_channel += weight_channel sum_weight_channel[sum_weight_channel == 0] = EPSILON restored_channel = blur_channel + np.multiply(sum_msd_channel, np.divide(weight_channel, sum_weight_channel)) RGB[i] = np.uint8(np.clip(restored_channel, 0, 255)) restored_image = cv2.merge(RGB) return restored_image
三、算法优点
1. 多尺度分解是算法基础,可以提高去模糊结果的质量和稳健性。
2. MSRCR算法利用了多个尺度的图像信息,确保不同细节部分的重要信息都能被捕捉到。
3. MSRCR算法采用了加权的策略,避免低质量部分对整体去模糊的影响。
四、算法缺点
1. 过程较为复杂,对计算机运行速度有较高要求。
2. 算法的参数需要在实验中逐渐确定,需要较强的先验知识。
3. 对实时性和一些边角情况的应对仍有欠缺。
五、总结
MSRCR算法是一种广泛使用的图像去模糊算法,在多种场景下都有较好的表现。然而,鉴于算法的复杂性和局限性,我们仍需要继续研究更为高效和稳健的去模糊算法。