一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括以下步骤：(1)将原始模糊图进行编码，经过修复网络的微调去除噪声信息，最后使用解码器将清晰的轮廓图恢复出来；使用Sober算子及Canny算子分别对图像进行轮廓提取，并与前述解码器恢复的轮廓组成序列，使用LSTM对图像轮廓进行进一步的修复提取，最终生成锐边；(2)将原始模糊图和锐边分别进行采样编码，将尺寸相同的图编码及锐边编码一一配对，输出图编码及锐边编码对；(3)使用多尺度修复框架进行潜在清晰图生成；本发明专利技术能够提取出存在较严重运动模糊图像中的锐边，使生成的锐边有效地辅助多尺度框架对运动模糊进行去除，有效地提高运动模糊去除的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法。
技术介绍
在图像的模糊修复中存在边缘不清晰的问题，为了解决此问题，研究者们使用了各种方法，包含传统方法及深度学习方法。在通过传统方法的恢复策略中，为了修复出带有清晰轮廓的图像，研究者们做了各种各样的尝试；ZhouY，KomodakisN及LiangChen等人基于最大后验估计对图像进行了修复；LiugeYang，HuiJi等人通过最大化变分期望对运动模糊进行边缘选择；ChangC，WuJ，ChenK等人通过轮廓还原及双边滤波的方法去除运动模糊；然而它们要么对于非高斯噪声修复效果欠佳，要么无法处理复杂轨迹运动模糊。另一些学者基于对模糊核的估计对图像进行修复，CaiC，MengH，ZhuQ等人为了获得准确的模糊核，将图像的边缘信息分为强边缘及弱边缘，他们使用已有的边缘检测技术获取图像的强边缘，并用三滤波器的方法抑制噪声以处理弱边缘部分，但是该框架在非一致性模糊场景下效果较差；YueT等人改进了模糊核功率谱估计方法，从而消本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：锐边生成/n将原始模糊图进行编码，经过修复网络的微调去除噪声信息，最后使用解码器将清晰的轮廓图恢复出来；/n使用Sober算子及Canny算子分别对图像进行轮廓提取，并与前述解码器恢复的轮廓组成序列，使用LSTM对图像轮廓进行进一步的修复提取，最终生成锐边；/nS2：多尺度图像锐边对生成/n将原始模糊图和锐边分别进行采样编码，将尺寸相同的图编码及锐边编码一一配对，输出图编码及锐边编码对；/nS3：潜在清晰图生成/n使用多尺度修复框架进行潜在清晰图生成。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：锐边生成
将原始模糊图进行编码，经过修复网络的微调去除噪声信息，最后使用解码器将清晰的轮廓图恢复出来；
使用Sober算子及Canny算子分别对图像进行轮廓提取，并与前述解码器恢复的轮廓组成序列，使用LSTM对图像轮廓进行进一步的修复提取，最终生成锐边；
S2：多尺度图像锐边对生成
将原始模糊图和锐边分别进行采样编码，将尺寸相同的图编码及锐边编码一一配对，输出图编码及锐边编码对；
S3：潜在清晰图生成
使用多尺度修复框架进行潜在清晰图生成。


2.根据权利要求1所述的一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法，其特征在于，所述步骤S1中，去除噪声使用残差块。


3.根据权利要求1所述的一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法，其特征在于，所述步骤S1中，编码时，编码器使用VGG16预训练模型的最后一层卷积输出作为图像特征编码。


4.根据权利要求1所述的一种基于轮廓加强策略的运动模糊修复方法，其特征在于，所述步骤S2具体为...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗光春，张栗粽，田玲，陈爱国，谢垠盈，刘哲，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51