Deblur:运动模糊图像复原(三)

图像去模糊算法 deblur 图像去模糊算法 循序渐进 附完整代码 https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/9735150.html (后面要对比smartdeblur,deblur-gan) 关于图像模糊算法的实现, 我相信大多数学习图像算法的朋友都很熟悉。 例如常见的毛玻璃效果,高斯模糊等等。 而图像模糊最简单的实现就是 在一定区域 对像素做平均值计算。 术语描述,卷积。 1.认识卷积 而平均值计算可以,看做是一种常见的卷积计算,卷积核权重都为1。 OpenCV中与之对应的算法是Bo 阅读详情

运动模糊图像复原(三)

 

Reference:

Deblurring Text Images via L0 -Regularized Intensity and Gradient Prior

 

在运动模糊图像复原(一)中有涉及到模糊模型的估计,这是一个难点,但是没有细说。这篇文章主要记录一下第四点的内容:使用latent image和blurred image预估当前层级的模糊模型。

在估计模糊模型之前,输入的latent image和blurred image两张图像,使用2*2的初始梯度核进行卷积之后的结果作为最终输入Bx,By(blurred image对应的水平垂直方向梯度),Lx,Ly(Latent image对应的水平垂直方向梯度),充分利用梯度信息进行模糊核的估计。

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Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior论文阅读 (Bimodal Intensity Distribution)(图2b),其梯度特性与自然场景差异显著(图2c)。本文方法通过定制化先验模型,显著提升文本恢复的清晰度与鲁棒性,为OCR(Optical Character Recognition, 光学字符识别)、智能文档处理等领域提供更可靠的技术支持。(L0-Regularized Intensity and Gradient Prior)的优化框架,克服传统自然图像先验(如梯度稀疏性)对二值化文本的失效问题。为权重系数,用于平衡强度与梯度先验的贡献。 阅读详情

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