双图像去运动模糊

    由于在获取图像信息的过程中，相机（照相机或摄像机）和物体出现了相对的运动, 这时所得到的图像中存在某种程度地模糊。为了得到清晰的图像，人们提出了图像去模糊算法。 近年来图像复原技术成为国内外图像处理领域研究的热点，已经应用于天文观测、遥感、军事、医学影像、生物研究、案件侦破、交通、工业视觉、视频复原等诸多方面。尽管目前已有许多较为成熟的图像去模糊方法，但是仍有许多技术难题没有解决，比如模糊核的求取，不规则模糊情况的建模和复原等问题的研究尚在初级研究阶段。
    我们提出了基于透明度的双图像去运动模糊。算法描述如下：首先，计算透明度。通过配准两帧模糊输入图像估计初始仿射参数。建立一个新的关于透明度值的鲁棒的目标函数，通过最小化该目标函数进一步求得更精确的平面运动参数。然后，通过离散优化算法计算得到二值的透明度图像，求得的二值透明度图像反过来修正模糊核估计。得到运动模糊核后，改进RL去模糊算法，使其适合我们提出的平面运动模型，从而重建得带清晰的前景图像。最后，根据求得的去模糊后的透明度值，将去模糊后的前景图像和背景图像相融合，得到最终去模糊的图像。

1.双线性插和超分辨率放大两倍的结果

(a)双线性插值放大两倍的结果

(b)超分辨率放大两倍的结果

2. 现实中的示例说明^ TOP

A real-life doll example: (a)~Two input images; (b)~Stroke-overlaid images which specifying the foreground and the background to be used in the matting process; (c)~The computed blur transparency maps; (d)~The final deblurred image generated by our method.