17、图像去模糊与多维场景压缩渲染技术解析

图像去模糊与多维场景压缩渲染技术解析

1. 图像去模糊方法概述

在图像领域，从编码孔径相机拍摄的单张模糊图像中恢复全聚焦图像是一个重要的研究方向。有一种新颖的方法被提出，该方法分为两个步骤：基于子空间的模糊尺度识别方法和基于共轭梯度下降的图像去模糊算法。

1.1 计算成本

为了使算法更高效，输入图像从原始的 1280 万像素（4368×2912）进行 4 倍下采样，并使用亚像素精度。实验表明，原始模糊尺度图已经非常接近正则化后的图。当 β = 0 时，一个像素的模糊尺度值与其他像素无关，计算可以并行进行。该算法在四核 2.8GHz、16GB 内存的计算机上运行，代码主要用 Matlab 7 编写。处理每个像素的 40 个模糊尺度级别大约需要 5ms，适合实时应用。然而，去模糊过程处理整个图像的 40 个模糊尺度级别大约需要 100s。

1.2 方法优势

这种方法简单、通用且计算效率高。与现有算法相比，在模糊尺度识别和图像去模糊方面，无论是合成数据还是真实数据，都达到了当前的先进水平，同时保持了多项式时间复杂度。

1.3 实验对比

通过多组实验对比不同方法的效果，例如使用不同的掩码（如 mask 4(b)、mask 4(d)）拍摄的真实数据。展示了输入图像、原始模糊尺度图、去模糊图像等结果，直观地对比了该方法与其他方法（如 Levins 等人的方法）的差异。在不同场景（如近距离室内场景、远距离室外场景、中距离室外场景）的实验中，还生成了 3D 图像，进一步验证了该方法的有效性。

2. 多维场景压缩渲染技术

2.1 蒙特卡罗渲染的挑战

蒙特卡罗（MC）渲