用于去除图像中模糊的系统、装置和方法制造方法及图纸

提出了用于图像去模糊的系统、装置和方法。一种方法包括接收图像并估计图像的模糊。该方法还包括对图像应用去模糊滤波器并从图像中减少光晕。像中减少光晕。像中减少光晕。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于去除图像中模糊的系统、装置和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2020年11月16日提交的美国临时申请第63/114，314号的权益，其内容通过引用整体并入本文。

技术介绍

[0003]除非本文另有说明，否则本部分中描述的材料不是本申请中权利要求的现有技术，并且不因为包含在本部分中而被承认为现有技术。
[0004]图像捕捉技术的最新进展导致相机设备的激增，进而导致用户制作的数字照片数量的大幅增加。然而，许多相机，诸如蜂窝电话和智能手机中的相机，可能没有复杂的机械或电子聚焦和稳定机构。因此，许多捕捉的图像可能是模糊的，导致用户对图像的满意度降低。
[0005]从图像中去除模糊一直是图像处理和计算摄影中长期存在的问题。模糊可能是由多种因素造成的，例如相机的焦点没有被正确调整(例如，焦点失调)、对象出现在不同的深度、或者当相机和场景之间发生相对运动时。即使在完美的条件下，也可能存在不可避免的物理限制，引入模糊。例如，由于镜头光圈有限、传感器中光的集成以及其他可能的镜头像差导致的光线衍射可能会引入模糊，从而导致细节丢失。此外，图像处理流水线本身的其他组件，诸如去马赛克和去噪，可能会引入模糊。
[0006]图像模糊通常可以建模为作用于清晰潜像的线性算子。如果线性算子是移位不变的，那么模糊运算相当于与模糊核的卷积。通常假设捕捉的图像除了模糊之外还会有附加噪声。这意味着，
[0007]v＝k*u+n
[0008]其中v是捕捉的图像，u是底层(underlying)的清晰图像，k是与未知模糊核的卷积，n是加性噪声。
[0009]图像去模糊通常通过盲去卷积的方法来解决。大多数盲去卷积的方法涉及两步过程。第一步，估计模糊核。这可以通过使用变分框架假设清晰的图像模型来完成。在第二步中，应用非盲去卷积算法。图像噪声可能会严重阻碍这两个步骤。因此，盲去卷积方法的一个重要问题是，即使在模糊核完全已知的情况下，噪声和模型不匹配的存在也可能导致伪影(artifacts)。

技术实现思路

[0010]本公开的实施例提供了用于去除图像中模糊的系统、方法和装置。应当理解，本公开的系统、方法和装置可以以多种方式实现。下面描述了本公开的几个实施例。
[0011]一方面，描述了一种用于对图像进行去模糊的方法。该方法包括接收图像和估计图像的模糊。该方法还包括对图像应用去模糊滤波器并从图像中减少光晕。
[0012]另一方面，本申请描述了一种包括存储器和一个或多个处理器的装置。一个或多个处理器可以被配置为接收图像并估计图像的模糊。一个或多个处理器还可以被配置为对
图像应用去模糊滤波器并从图像中减少光晕。
[0013]在另一方面，公开了一种存储指令的非暂时性计算机可读介质，当指令由一个或多个处理器执行时，使该一个或多个处理器执行操作。这些操作可以包括接收图像和估计图像的模糊。这些操作还包括对图像应用去模糊滤波器并从图像中减少光晕。
[0014]通过阅读以下详细说明，并适当地参考附图，这些以及其他方面、优点和替代方案对于本领域普通技术人员将变得显而易见。此外，应当理解，本文提供的该概述和其他描述和附图旨在仅通过示例的方式来说明实施例，并且同样地，许多变化是可能的。例如，结构元素和过程步骤可以被重新排列、组合、分布、消除或以其他方式改变，同时保持在所要求保护的实施例的范围内。
附图说明
[0015]现在将参考附图和流程图，附图和流程图不一定按比例绘制，其中：
[0016]图1描绘了根据示例实施例的计算设备的图示；
[0017]图2是根据示例实施例的图像处理系统的简化框图；
[0018]图3描绘了根据示例实施例的示例方法的说明性流程图；以及
[0019]图4是根据示例实施方式的计算机程序的示意图。
具体实施方式
[0020]本文描述了示例方法、装置和系统。应当理解，这里使用的词语“示例”和“示例性的”意味着“用作示例、示例或说明”。除非如此说明，否则本文描述为“示例”、“示例性的”和/或“说明性”的任何实施例或特征不一定被解释为优于或比其它实施例或特征占优势。因此，在不脱离本文呈现的主题的范围的情况下，可以利用其他实施例，并且可以进行其他改变。
[0021]因此，本文描述的示例实施例不意味着限制性。将容易理解的是，如本文一般描述的和在附图中示出的，本公开的方面可以以多种不同的配置来布置、替换、组合、分离和设计。
[0022]此外，除非上下文另有说明，否则每个图中所示的特征可以相互组合使用。因此，附图通常应被视为一个或多个总体实施例的组成方面，应理解并非所有示出的特征对于每个实施例都是必要的。
[0023]附加地，本说明书或权利要求书中的任何元素、块或步骤的列举都是为了清楚的目的。因此，这种列举不应该被解释为要求或暗示这些元素、块或步骤遵循特定的安排或以特定的顺序执行。除非另有说明，否则附图不是按比例绘制的。
[0024]以下实施例描述了消除图像中的模糊的系统、装置和方法。现在参考附图，图1描绘了根据示例实施方式的用于去除图像中的模糊的计算设备100的图示。计算设备100可以是相机、移动设备、个人计算机系统、台式计算机、膝上型计算机、笔记本、上网本计算机、大型计算机系统、手持式计算机、工作站、网络计算机、机顶盒、移动电话、视频游戏机、手持式视频游戏设备、应用服务器、存储设备、可穿戴计算设备(例如，配备有相机的眼镜、头戴式显示器和/或增强现实显示器)、诸如交换机、调制解调器、路由器的外围设备、或者通常任何类型的计算或电子设备等。如图1所示，计算设备100可以包括通信接口102、用户接口
104、处理器106、数据存储装置108，所有这些都可以通过系统总线、网络或其他连接机制110通信地链接或耦合在一起。
[0025]计算设备100的通信接口102可以用于允许计算设备100使用模拟或数字调制与其他设备、接入网络和/或传输网络进行通信。因此，通信接口102可以促进电路交换和/或分组交换通信，诸如POTS通信和/或IP或其他分组化通信。例如，通信接口102可以包括被布置用于与无线电接入网络或接入点进行无线通信的芯片组和天线。此外，通信接口102可以采取有线接口的形式，诸如以太网、令牌环或USB端口。通信接口102也可以采取无线接口的形式，诸如Wifi、全球定位系统(GPS)或广域无线接口(例如，WiMAX或LTE)。然而，可以在通信接口102上使用其他形式的物理层接口和其他类型的标准或专有通信协议。此外，通信接口102可以包括多个物理通信接口(例如，Wifi接口、接口和广域无线接口)。
[0026]计算设备100的用户接口104可以用于允许计算设备100与人类或非人类用户互动，诸如从用户接收输入并向用户提供输出。用户接口104可以包括输入组件，诸如小键盘、键盘、触敏或存在敏感面板、计算机鼠标、轨迹球、操纵杆、麦克风、静态相机和/或摄像机。用户接口104还可以包括一个或多个输出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：由处理设备接收图像；由处理设备估计图像的模糊；对图像应用去模糊滤波器；以及从图像中减少光晕。2.根据权利要求1所述的方法，还包括从图像中去除噪声。3.根据权利要求1所述的方法，其中，估计模糊还包括确定模糊函数。4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于高斯函数的至少一个参数来估计模糊。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述高斯函数包括各向同性高斯函数。6.根据权利要求1所述的方法，还包括归一化图像。7.根据权利要求1所述的方法，进一步计算图像的梯度特征。8.根据权利要求7所述的方法，进一步基于梯度特征计算一段时间内多个角度的方向导数。9.根据权利要求8所述的方法，还包括为多个角度中的每个角度计算方向导数的最大幅度。10.根据权利要求9所述的方法，还包括从方向导数的最大幅度中选择最小值。11.根据权利要求1所述的方法，还包括估计图像的模糊分数，该模糊分数指示图像中的模糊程度。12.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：谷歌有限责任公司，
类型：发明
国别省市：