摘要

新生研讨课上曾兵院长为我们介绍的图像处理技术让我产生了浓厚的兴趣，于是查阅了相关资料，对图像处理技术有了更为深刻的了解。同时，随着数学与计算机科学的飞速发展，以及军事、医学、工业等各个领域对图像处理要求的不断提高，该领域已经表现出其长远的发展前景与研究意义。本文侧重于讨论图像增强与复原。将从图像模糊原因的分析、模糊图像处理入手，介绍一种最为基础的图像去模糊化算法，在文章末尾，还会提及一些目前较前沿的图像去模糊化的方法与原理。

图像模糊原因分析

其实造成图像模糊的原因很多，聚焦不准、光学系统的像差、成像过程中的相对运动、大气湍流效应、低光照、环境随机噪声等都会导致图像模糊。另外图像的编解码、传输过程都可能导致图像的进一步模糊。其中最为主要的原因有以下几大方面。

1、系统自身因素

图像在采集、传输、存储、显示的过程中，都有或多或少的信息损失，也就导致图像失真变模糊。这也很好理解，举一个例子，当我们用一台照相机去拍摄另一台照相机中的照片，这样反复若干次，就会发现照片越来越模糊不清。其次，曝光量和曝光时间也是一个需要考虑的因素。

2、自然环境

除系统本身因素以外，自然环境也会影响图片的质量。刮风、下雨、下雪、大雾等天气都会导致图像质量下降或者模糊不清。还有背光、逆光等光线不足的地方，摄像机的感应器成像就会产生很多噪音，这些噪音会影响图像清晰度。

3、人为环境

视频压缩算法、运动目标高速运动导致的运动模糊等

模糊图像常用的处理方法

前面也已经提到，造成图像模糊的原因有很多，要取得比较好的处理效果，不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。从技术方面来说，模糊图像处理方法主要分为三大类：图像增强、图像复原和超分辨率重构。

1、图像增强

简单来说，图像增强就是为了改善图像的视觉效果，有目的性的强调局部特征信息。它可以是一个失真的过程。

图像增强可分为两大类：频率域法和空间域法。前者吧图像可看成是一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波法，可去除途中的噪音；采用高通滤波法，则可以增强边缘等高频信号，使模糊的图像变得清晰。具有代表性的空间域算法有局部求平均值算法和中值滤波法，他们可用于去除或减弱噪音。

2、图像复原

在成像过程中，由于成像系统各种因素的影响，可能使获得的图像不是真实景物的完善影像。图像在形成、传播和保存过程中使图像质量下降的过程，称之为退化。图像复原就是重建退化的图像，使其最大限度恢复景物原貌的处理。图喜爱那个复原只能尽量使图像接近其原始图像，但是由于噪音干扰等因素，很难精准还原。

还需要解释的是图像增强与复原的区别。图像增强的目的是消除噪音，显示出那些被模糊的细节，不考虑图像质量下降的，而图像复原是利用退化现象的某些先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行逆运算，来恢复之前的图像。

3、超分辨率重构

就是通过一系列低分辨率的图像来得到一副高分辨率图像过程，目前有很多方法能实现超分辨率重建，包括“稀疏编码法（Sparse Coding）”、“贝叶斯方法”等等

匀速直线运动模糊的退化模型分析

在所有运动模糊中，匀速运动所导致的模糊是最有普遍性的。因为变速运动可以看成是极短时间内匀速运动的叠加。【1】

较前沿的图像去模糊化的方法

简单的图像模糊可以看作是模糊核与原始图像进行了卷积，因此模糊核估计是图像去模糊的一个重要部分。如果模糊核已知，那么算法就退化为Non-blind image deconvolution。

Jiaya Jia的方法主要是针对一张已经有运动模糊的图像，算法分为模糊核估计以及图像恢复两个步骤，这两步构成了一个迭代优化框架。首先估计模糊核，然后对图像恢复，然后再重新估计模糊核，恢复图像，最终知道收敛。他另一个主要贡献在于分析了造成图像模糊的多种因素，进而提出了估计模糊核更好的概率模型。

#reference
[1]:https://wenku.baidu.com/view/6ba9c514a216147917112898.html