私はデジタル画像修復分野で働いています。最近、私はいくつかの画像復元技術に基づく論文を研究してきました。これらの論文のプロジェクトページで提供されているMATLABコードも使用しました。私が気づいたことの一つは、これらの論文で提示されたアルゴリズムが、それぞれの論文に含まれる画像からぼかしを取り除くことができるということですが、高品質のぼかしを除去することはできません。イメージから非常に高いぼかしを削除できないのはなぜですか？
誰でも説明してください、なぜそうですか？
必要な専門家のアドバイス、完全な説明と：
これは、高品質なぼかしを持つシンプルな画像です。
私はまた知りたいです;高画質なぼかし除去オープン問題デジタル画像処理ではありませんか？
ぼかしカーネルは不明であるため、アルゴリズムはブラインドデコンボリューションアルゴリズムである必要があります。典型的なブラインドデコンボリューションアルゴリズムは、画像そのものと同様に畳み込みカーネル（点広がり関数）を回復する。
しかし、このようなアルゴリズムのほとんどは空間的に不変なぼかしのみを扱うため、画像全体にわたってぼかしカーネルを安定させる必要があります。あなたが提供した画像には、シフトバリアントの空間的に変化のあるぼかしが含まれています。露光中にカメラと犬の両方が動いていると、非常に複雑なぼやけた画像になります。 AFAIK、あなたのぼんやりした犬を回復するアルゴリズムはありません。画像から犬を取り除くことができれば、結果ははるかに良いかもしれません。
また、カメラのぼけも結果に影響する可能性があります。実際の写真であるため、焦点がより明確になり、焦点深度以外の他のものが光る。それは空間的分散のもう一つの次元を加える。研究論文の多くは、計算されたぼやけ画像または単純な実際の写真に対してアルゴリズムを評価するだけです。複雑なシフトバリアントブラーのデブラアルゴリズムは未だオープンな問題です。
さらに、画像のノイズもデブラーの品質に影響する可能性があります。実際の写真には常にノイズが含まれています。
最後に、数学的に言えば、ぼけ補正は逆の逆問題であることを覚えておく必要があります。データの小さな摂動（例えば、ぼやけた画像 のノイズ）が再構成に大きな誤差をもたらします。ぼかし処理では多くの情報が失われているため、常にblured画像を復元することはできません。
まだ私は私が欲しいものを手に入れませんでした... –
@ user2320537他に何を知りたいですか？答えには詳細な説明があり、問題の開放性についてのあなたの質問にも答えています。 – user2448027
親切にいくつかの数学的な説明を入れて.... –
「高品質」のぼかしを正常に削除するには、という数学モデルのすべてがの画像に含まれている必要があります。カメラモーションブラーがあり、これはよくモデリングされています。さらに、画像内のすべてのピクセルに適用可能な単純な関数です。
しかし、画像にもピントがぼけています。カメラからの距離が違うオブジェクトには、ピントが合っていません。犬、茂み、ログなどは、さまざまな量でぼやけています。ぼかしモデルは、画像の各部分について同じではありません。このタイプのブレをぼかすことは非常に困難です。
研究タグ：焦点が合っていないぼかし、空間的に変化するぼかし。
一部の著者は、境界ピクセルを考慮して、画像を小さな領域に分割し、それぞれのぼかし関数を計算することを提案する場合があります。
CTShen、WLHwangとSCPeiでICASSP 2012で発表されたこの論文試してみてください。 「L1-2の最適化と空間的にvaryinggアウト・オブ・フォーカス画像ぼけ修正と導かれたブラーマップ」
をあなたが定義することができます「高品質のぼかし」？ – Leeor
ああ、私はすでに高品質のぼかしからぼやけている画像を添付しています。 –
このぼかしが「特別」になる理由は何ですか？それは決議ですか？それはぼかしの「滑らかさ」ですか？ – Leeor