53、图像照明估计与运动模糊恢复算法研究

图像照明估计与运动模糊恢复算法研究

在图像领域，色彩恒常性和图像恢复是两个重要的研究方向。色彩恒常性旨在估计图像中光源的颜色，而图像恢复则专注于解决因相机运动等因素导致的图像模糊问题。下面将详细介绍相关的算法和实验。

色彩恒常性：各向异性扩散估计光源颜色

在计算局部空间平均颜色时，不同的方法会产生不同的效果。当使用各向同性局部空间平均颜色计算时，M. Ebner 会从结果图像中缺失；而使用各向异性扩散计算时，能保留更多细节。

许多色彩恒常性算法被提出，但很少有算法能解决为每个图像像素局部估计光源的问题，大多数算法假设整个图像上光源颜色是恒定的。而各向异性扩散可以用于局部估计光源，具体步骤如下：
1. 初步近似 ：使用高斯或指数模糊对光源进行粗略近似。
2. 精细估计 ：计算光源的精细估计值。

该算法在处理元素网格上运行，数据仅在相邻元素之间交换。每个元素估计恒定照明线，然后沿此线对数据进行平均，这样即使光源在图像上非线性变化，也能得到有效的估计。

运动模糊图像恢复：空间变体运动模糊下的彩色图像恢复

由于物理和技术限制，数码相机的输出并不完美，图像模糊是常见的问题之一。相机运动导致的模糊可以用线性关系描述：
[z_i(x, y) = \int u_i(x - s, y - t)h(x - s, y - t; s, t)dsdt]
其中，(u = {u_R, u_G, u_B}) 是清晰图像，(h) 是点扩散函数（PSF）或掩码，(z = {z_R, z_G, z_B}) 是模糊图像。在本文中，假设所有三个