运动模糊图像的摄像机响应函数估计方法

阚未然,方贤勇,2

(1.安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601;2.南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210023)

运动模糊图像的摄像机响应函数估计方法

阚未然1,方贤勇1,2

(1.安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601;2.南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210023)

相机响应函数(CRF)存在于照片的形成过程中,是辐照度到图像强度的映射。由于CRF是非线性的,在模糊图像去模糊的过程中有一定的影响,但目前的运动模糊去除算法并未考虑它的影响。为此,研究基于单幅运动模糊图像的CRF估计算法,给出运动模糊模型与CRF相结合的模糊模型,该模型能准确描述实际运动模糊图的形成过程,并在该模型的基础上提出一种灵活选取边界求解CRF的方法。实验结果证明,与传统方法相比,该方法在求解CRF方法上具有较高的准确性。

相机响应函数;辐照度;非线性;运动模糊;去模糊;边界选取

1 概述

图像去模糊是计算机视觉和图像处理中研究多年的一个问题,其中比较常见的是运动模糊。运动模糊的过程可以看成是N个离散位置接收到光量的叠加。但是,通过实际照相机捕捉到的模糊图,模糊的过程是针对图像的辐照度,而不是图像的强度[1]。

目前虽然有一些去模糊算法考虑了相机响应函数(Camera Response Function,CRF)的影响,但只是针对散焦模糊,还缺少针对运动模糊图像CRF的研究。本文就是针对运动模糊图像的CRF求解问题进行研究。将CRF加入到运动模糊模型,然后从模糊图的形成过程分析,逆向求得CRF。……