【摘 要】
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对于监控场景来说,摄像机的运动、环境光照等因素的变化相对可控,而物体剧烈运动是引起模糊核突变的主要原因。传统动态场景去模糊的方法都基于相邻帧之间的位移较小,适用于处理平滑变化的模糊核。而动态场景中通常包含多个运动物体,很容易发生模糊核突变的情况,在由粗到精的框架内传播时,模糊核突变会导致重构误差。本文针对双向光流去模糊方法中存在的微小结构重构失误导致伪影的现象,提出了一种对多尺度金字塔进行分层处理
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对于监控场景来说,摄像机的运动、环境光照等因素的变化相对可控,而物体剧烈运动是引起模糊核突变的主要原因。传统动态场景去模糊的方法都基于相邻帧之间的位移较小,适用于处理平滑变化的模糊核。而动态场景中通常包含多个运动物体,很容易发生模糊核突变的情况,在由粗到精的框架内传播时,模糊核突变会导致重构误差。本文针对双向光流去模糊方法中存在的微小结构重构失误导致伪影的现象,提出了一种对多尺度金字塔进行分层处理的方法,有效地保存了模糊图像中的精细结构,使运动边界处的光流精度更高、运动物体边缘更加清晰,同时减少了计算开销。另外,在监控场景中的快速运动的行人会导致非刚性局部运动模糊。针对非刚性运动模糊,本文提出了改进的基于warping的光流去模糊算法,借助分段线性函数来近似运动轨迹,搜索得到使两个连续帧最匹配的光流,借助warping对局部运动模糊进行复原。通过对比实验证明该算法对非刚性局部运动模糊有更好的复原效果。由于运动边界违反了单一运动模型,本文对算法增加了边缘正则,有效地减轻了运动边界处的振铃伪影。
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