什么是盲反卷積 離散信號卷積計算

圖像去模糊，反卷積中的那個模糊核的形式是什么？自適應(yīng)濾波器原理的目錄，反卷積和信號復(fù)原的介紹，圖像去模糊，反卷積中的那個模糊核的形式是什么？模糊圖像復(fù)原方法，一層反卷積層加一層卷積層有什么作用？

本文導(dǎo)航

• 對圖片進(jìn)行高斯核卷積
• 自適應(yīng)濾波四個經(jīng)典應(yīng)用
• 離散信號卷積計算
• 圖像卷積計算的邊緣是怎么計算的
• 模糊照片復(fù)原原理
• 卷積層的加速疊加

對圖片進(jìn)行高斯核卷積

在圖像去模糊處理中圖像是以矩陣的形式處理的，矩陣中的每一個元素代表一個像素值，模糊核是一個小的矩陣通常比圖像小的多，但是在卷積或反卷積的過程中需要模糊核與圖像尺寸相同，這就需要一些專業(yè)的處理，例如我知道的是一種將模糊核四周全填充0達(dá)到與圖像大小相同

自適應(yīng)濾波四個經(jīng)典應(yīng)用

背景與預(yù)覽第1章 隨機過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預(yù)測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應(yīng)濾波器第6章 歸一化最小均方自適應(yīng)濾波器第7章 頻域和子帶自適應(yīng)濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應(yīng)濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應(yīng)濾波器第12章 階遞歸自適應(yīng)濾波器第13章 有限精度效應(yīng)第14章 時變系統(tǒng)的跟蹤第15章 無限脈沖響應(yīng)自適應(yīng)濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學(xué)習(xí)后記附錄A 復(fù)變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉(zhuǎn)和映射附錄G 復(fù)數(shù)Wishart分布術(shù)語參考文獻(xiàn)

離散信號卷積計算

《反卷積和信號復(fù)原》是2001年國防工業(yè)出版社出版的圖書?！斗淳矸e和信號復(fù)原》內(nèi)容大致分為三個部分：理論基礎(chǔ)，一維信號反卷積和圖像復(fù)原。其中包括：導(dǎo)論；數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；Fredholm第一類積分方程的解、規(guī)整化和計算模型；一維信號反卷積和復(fù)原；有限支持域上的圖像盲目反卷積；圖像反降晰；相位恢復(fù)等。

圖像卷積計算的邊緣是怎么計算的

在圖像去模糊處理中圖像是以矩陣的形式處理的，矩陣中的每一個元素代表一個像素值，模糊核是一個小的矩陣通常比圖像小的多，但是在卷積或反卷積的過程中需要模糊核與圖像尺寸相同，這就需要一些專業(yè)的處理，例如我知道的是一種將模糊核四周全填充0達(dá)到與圖像大小相同

模糊照片復(fù)原原理

圖像復(fù)原-模糊圖像處理解決方案

機器視覺智能檢測 2017-06-16

造成圖像模糊的原因有很多，且不同原因?qū)е碌哪：龍D像需要不同的方法來進(jìn)行處理。從技術(shù)方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復(fù)原和超分辨率重構(gòu)。本文將從這三方面切入剖析。

　　智能化設(shè)備管理技術(shù)是利用系統(tǒng)管理平臺軟件的設(shè)備管理服務(wù)，對所有的監(jiān)控設(shè)備包括攝像機、云臺、編碼器和系統(tǒng)服務(wù)器進(jìn)行不間斷的實時監(jiān)測，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時能及時通過各種方式告警，提示維護(hù)人員及時處置。一個系統(tǒng)可以按照網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)部署多臺設(shè)備管理服務(wù)器，分區(qū)域?qū)υO(shè)備進(jìn)行實時的巡檢，這樣可以大大提高系統(tǒng)的維護(hù)效率，盡可能做到在設(shè)備發(fā)生故障時，在不超過10分鐘的時間內(nèi)被監(jiān)測到并告警。

　　建設(shè)目標(biāo)

　　本方案擬應(yīng)用先進(jìn)的機器學(xué)習(xí)和計算機視覺技術(shù)，仿真人類的視覺系統(tǒng)，針對某市公共安全圖像資源前端攝像頭出現(xiàn)的雪花、滾屏、模糊、偏色、畫面凍結(jié)、增益失衡和云臺失控等常見攝像頭故障以及惡意遮擋和破壞監(jiān)控設(shè)備的不法行為做出準(zhǔn)確判斷，并自動記錄所有的檢測結(jié)果，生成報表。以便用戶輕松維護(hù)市公共安全圖像資源系統(tǒng)。

　　技術(shù)路線

　　將視頻故障分成視頻信號缺失、視頻清晰度異常、視頻亮度異常、視頻噪聲、視頻雪花、視頻偏色、畫面凍結(jié)、PTZ運動失控八種類型。其中視頻信號缺失、隨著“平安城市”的廣泛建設(shè)，各大城市已經(jīng)建有大量的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，雖然監(jiān)控系統(tǒng)己經(jīng)廣泛地存在于銀行、商場、車站和交通路口等公共場所，但是在公安工作中，由于設(shè)備或者其他條件的限制，案情發(fā)生后的圖像回放都存在圖像不清晰，數(shù)據(jù)不完整的問題，無法為案件的及時偵破提供有效線索。經(jīng)常出現(xiàn)嫌疑人面部特征不清晰、難以辨認(rèn)、嫌疑車輛車牌模糊無法辨認(rèn)等問題，這給公安部門破案、法院的取證都帶來了極大的麻煩。隨著平安城市的推廣、各地各類監(jiān)控系統(tǒng)建設(shè)的進(jìn)一步推進(jìn)，此類問題將會越來越凸顯。

　　模糊圖像產(chǎn)生的原因

　　造成圖像模糊的原因很多，聚焦不準(zhǔn)、光學(xué)系統(tǒng)的像差、成像過程中的相對運動、大氣湍流效應(yīng)、低光照、環(huán)境隨機噪聲等都會導(dǎo)致圖像模糊。另外圖像的編解碼、傳輸過程都可能導(dǎo)致圖像的進(jìn)一步模糊。總體來說，造成圖像模糊的主要原因如下：

　　· 鏡頭聚焦不當(dāng)、攝像機故障等;

　　· 傳輸太遠(yuǎn)、視頻線老化、環(huán)境電磁干擾等;

　　· 攝像機護(hù)罩視窗或鏡頭受臟污、受遮擋等;

　　· 大霧、沙塵、雨雪等惡劣環(huán)境影響;

　　· 由視頻壓縮算法和傳輸帶寬原因?qū)е碌哪：?

　　· 攝像機分辨率低，欠采樣成像;

　　· 光學(xué)鏡頭的極限分辨率和攝像機不匹配導(dǎo)致的模糊;

　　· 運動目標(biāo)處于高速運動狀態(tài)導(dǎo)致的運動模糊等;

　　……

　　模糊圖像常用解決方案

　　對于模糊圖像處理技術(shù)，國內(nèi)大學(xué)和科研機構(gòu)在多年以前就在研究這些理論和應(yīng)用，相關(guān)文獻(xiàn)也發(fā)布了不少，已經(jīng)取得了一些很好的應(yīng)用。美國 Cognitech軟件是相當(dāng)成熟的一套模糊圖像恢復(fù)應(yīng)用軟件，在美國FBI及其他執(zhí)法機構(gòu)中已有多年實際應(yīng)用，其恢復(fù)出的圖像可以直接當(dāng)作法庭證據(jù)使用，可見模糊圖像處理技術(shù)已經(jīng)取得了相當(dāng)?shù)膶嶋H應(yīng)用。

　　前面提到，造成圖像模糊的原因有很多，要取得比較好的處理效果，不同原因?qū)е碌哪：枰煌奶幚矸椒?。從技術(shù)方面來講，模糊圖像處理方法主要分為三大類，分別是圖像增強、圖像復(fù)原和超分辨率重構(gòu)。

　　圖像增強

　　很多傳統(tǒng)圖像算法都可以減輕圖像的模糊程度，比如圖像濾波、幾何變換、對比度拉伸、直方圖均衡、空間域銳化、亮度均勻化、形態(tài)學(xué)、顏色處理等。就單個來講，這些算法都比較成熟，相對簡單。但是對于一個具體的模糊圖像，往往需要上面的一種或者多種算法組合，配合不同的參數(shù)才能達(dá)到理想的效果。這些算法和參數(shù)的組合進(jìn)一步發(fā)展成為具體的增強算法，比如“圖像去霧”算法、“圖像去噪”算法、“圖像銳化”算法、“圖像暗細(xì)節(jié)增強”算法等等。這些算法都不同程度提高了圖像清晰度，很大程度改善了圖像質(zhì)量。

　　綜合使用形態(tài)學(xué)、圖像濾波和顏色處理等算法可以實現(xiàn)圖像去霧的算法，圖1是一個去霧算法的實際使用效果，類似的圖像增強算法還有很多，不再一一列舉。

　　

圖像復(fù)原

　　圖像復(fù)原與圖像增強技術(shù)一樣，也是一種改善圖像質(zhì)量的技術(shù)。圖像復(fù)原是根據(jù)圖像退化的先驗知識建立一個退化模型，然后以此模型為基礎(chǔ)，采用各種逆退化處理方法逐步進(jìn)行恢復(fù)，從而達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。

　　圖像復(fù)原和圖像增強是有區(qū)別的，兩者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量。但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只有通過試探各種技術(shù)來增強圖像的視覺效果，而圖像復(fù)原就完全不同，需要知道圖像退化過程的先驗知識，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆過程方法，從而得到復(fù)原的清晰圖像。圖像復(fù)原主要取決于對圖像退化過程的先驗知識所掌握的精確程度。

　　對由于離焦、運動、大氣湍流等原因引起的圖像模糊，圖像復(fù)原的方法效果較好，常用的算法包括維納濾波算法、小波算法、基于訓(xùn)練的方法等。圖3是使用維納濾波解決運動模糊圖像的例子，取得了很好的復(fù)原效果。在知道退化模型的情況下，相對圖像增強來說，圖像復(fù)原可以取得更好的效果。

　　

　　圖像超分辨率重構(gòu)

　　現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)主要目標(biāo)為宏觀場景的監(jiān)視，一個攝像機，覆蓋一個很大的范圍，導(dǎo)致畫面中目標(biāo)太小，人眼很難直接辨認(rèn)。這類由于欠采樣導(dǎo)致的模糊占很大比例，對于由欠采樣導(dǎo)致的模糊需要使用超分辨率重構(gòu)的方法。

　　超分辨率復(fù)原是通過信號處理的方法，在提高圖像的分辨率的同時改善采集圖像質(zhì)量。其核心思想是通過對成像系統(tǒng)截止頻率之外的信號高頻成分估計來提高圖像的分辨率。超分辨率復(fù)原技術(shù)最初只對單幅圖像進(jìn)行處理，這種方法由于可利用的信息只有單幅圖像，圖像復(fù)原效果有著固有的局限。序列圖像的超分辨率復(fù)原技術(shù)旨在采用信號處理方法通過對序列低分辨率退化圖像的處理來獲得一幅或者多幅高分辨率復(fù)原圖像。由于序列圖像復(fù)原可利用幀間的額外信息，比單幅復(fù)原效果更好，是當(dāng)前的研究熱點。

　　序列圖像的超分辨率復(fù)原主要分為頻域法和空域法兩大類，頻域方法的優(yōu)點是：理論簡單，運算復(fù)雜度低，缺點是：只局限于全局平移運動和線性空間不變降質(zhì)模型，包含空域先驗知識的能力有限?？沼蚍椒ㄋ捎玫挠^測模型涉及全局和局部運動、空間可變模糊點擴(kuò)散函數(shù)、非理想亞采樣等，而且具有很強的包含空域先驗約束的能力。常用的空域法有非均勻插值法、迭代反投影方法（IBP）、凸集投影法（POCS）、最大后驗估計法（MAP）、最大似然估計法 （ML）、濾波器法等，其中，MAP和POCS二方法研究較多，發(fā)展空間很大。對于具體的算法，不是本文的重點，這里不做詳細(xì)介紹。圖五是一個使用多幀低分辨率圖像超分辨率重構(gòu)的例子。

　　模糊圖像處理技術(shù)的關(guān)鍵和不足

　　雖然很多模糊圖像的處理方法在實際應(yīng)用中取得了很好的效果，但是當(dāng)前仍然有一些因素制約著模糊圖像處理的進(jìn)一步發(fā)展，主要如下。

　　算法的高度針對性

　　絕大部分的模糊圖像處理算法只適用于特定圖像，而算法本身無法智能決定某個算法模塊的開啟還是關(guān)閉。舉例來說，對于有霧的圖像，“去霧算法”可以取得很好的處理效果，但是作用于正常圖像，反而導(dǎo)致圖像效果下降，“去霧算法”模塊的打開或者關(guān)閉需要人工介入。

　　算法參數(shù)復(fù)雜性

　　模糊圖像處理里面所有的算法都會包含大量的參數(shù)，這些參數(shù)的選擇需要和實際的圖像表現(xiàn)相結(jié)合，直接決定最終的處理效果。就目前的算法，還沒有辦法智能地選擇哪些是最優(yōu)的參數(shù)。

　　算法流程的經(jīng)驗性

　　由于實際圖像非常復(fù)雜，需要處理多種情況，這就需要一個算法處理流程，對于一個具體的模糊視頻，采用什么樣的處理流程很難做到自動選擇，需要人工選擇一個合適的方法，只能靠人的經(jīng)驗。

　　結(jié)語

　　由于環(huán)境、線路、鏡頭、攝像機等影響，監(jiān)控系統(tǒng)建成并運營一段時間后，都會出現(xiàn)一部分的視頻模糊不清的問題。

　　總體來說，雖然模糊圖像處理算法已經(jīng)取得了非常廣泛的應(yīng)用，但是圖像算法畢竟有局限性，不能將所有問題都寄希望于圖像算法，對于不同種類的模糊問題，要區(qū)別對待。對于由鏡頭離焦、灰塵遮擋、線路老化、攝像機故障等造成的模糊或者圖像質(zhì)量下降，在視頻診斷系統(tǒng)的幫助下，一定要及時維修，從源頭上解決問題。對于低光照等優(yōu)先選擇日夜兩用型高感光度攝像機，對于雨霧、運動和欠采樣等造成的圖像質(zhì)量下降，可以借助于“視頻增強服務(wù)器”包含的各種模糊圖像處理算法來提升圖像質(zhì)量。

　　

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卷積層的加速疊加

不僅可以解決了擴(kuò)充圖片尺寸的任務(wù)，同時提取了圖片的特征。
反卷積層并不是卷積層的逆運算，我認(rèn)為它屬于卷積層的一種變體。但它的任務(wù)與卷積層的不同在于卷積層的操作過程中會將圖片的尺寸變小或保持不變，而反卷積層的任務(wù)是將特征圖尺寸變大以實現(xiàn)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的（往往我們會使用它來實現(xiàn)輸入為圖片，輸出也是圖片的任務(wù)）。
卷積層的過程就是使用卷積核翻轉(zhuǎn)后在原圖片上進(jìn)行遍歷點乘，而反卷積層由于需要放大特征圖的尺寸，所以我們首先會使用padding的方法，對特征圖進(jìn)行填充（一般補充零），進(jìn)一步進(jìn)行卷積操作。
比如一個443的特征圖，我們首先會對他進(jìn)行填充，通過補0的方式將它變?yōu)?83的特征圖，進(jìn)一步使用28個333的卷積核對它進(jìn)行卷積操作，我們就得到了66*28的特征圖，很好的解決了擴(kuò)充圖片尺寸的任務(wù)，同時提取了圖片的特征。