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盲去卷积_blinddeconv.rar_matlab 离焦模糊_盲复原算法

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简介：
本资源提供了一种基于Matlab实现的离焦模糊图像的盲复原算法，适用于处理未知点扩散函数（PSF）的图像退化问题。通过下载该代码包，用户可以研究和应用盲去卷积技术来改善图像清晰度。 基于MATLAB开发的因离焦产生的图像模糊处理方法，在采用盲卷积技术后取得了很好的效果。

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  • 盲去卷积_blinddeconv.rar_matlab 离焦模糊_盲复原算法
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    本资源提供了一种基于Matlab实现的离焦模糊图像的盲复原算法，适用于处理未知点扩散函数（PSF）的图像退化问题。通过下载该代码包，用户可以研究和应用盲去卷积技术来改善图像清晰度。 基于MATLAB开发的因离焦产生的图像模糊处理方法，在采用盲卷积技术后取得了很好的效果。
     
  • 盲去卷积
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    《盲去卷积》是一篇探讨图像处理技术的文章，提出了一种无需先验知识即可恢复清晰图像的方法，适用于多种模糊情况下的图像修复。 Matlab代码实现盲去卷积（blind-deconvolution）。
     
  • matlab-blinddeconv.rar_图像盲去卷积_模糊核估算
    优质
    本资源包提供了一种基于MATLAB实现的图像盲去卷积算法，用于解决图像模糊问题。其中包括了对模糊核进行估计的相关代码和示例数据，便于研究与应用开发。 盲去卷积能够实现图像的高分辨率恢复，并准确估计模糊核。
     
  • 运动模糊盲反卷积：MotionBlur算法
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    运动模糊盲反卷积：MotionBlur算法介绍了一种先进的图像处理技术，旨在自动移除照片中的运动模糊效果，恢复清晰画面。该算法通过深度学习和计算机视觉方法，无需事先了解模糊类型或参数即可实现高效去模糊，广泛应用于摄影后期、视频监控及医疗影像分析等领域。 该项目的目标是消除手持摄像机拍摄过程中因抖动造成的运动模糊问题，并且无需事先了解图像的模糊情况就能自动处理。项目采用卷积神经网络来估计这种由相机移动引起的模糊，然后使用该估计信息校准反卷积算法。 项目分为两个主要部分： - 图像处理模块：包含用于去模糊化的反卷积算法及正向模型。 - 模糊度估算模块：利用深度学习中的神经网络进行运动模糊的识别和量化。 自2020年5月起，该项目得到了重启。我们决定从TensorFlow平台切换到PyTorch，并计划将处理范围扩展至更复杂的非线性运动造成的模糊效果以及空间变化的情况。此外还打算将其应用拓展至电视画面去模糊领域。 目前（截至2020年5月），项目已经能够利用维纳滤波器技术有效解决由简单直线移动导致的图像模糊问题。 安装方法： 在您选择的conda环境中，请运行以下命令进行安装： ``` pip install -e . ```
     
  • 基于盲去卷积的图像恢复算法实现.zip
    优质
    本项目聚焦于利用盲去卷积技术对受损图像进行高效修复。通过分析与实验，实现了多种图像恢复算法，并封装成实用工具，为图像处理领域提供了新的解决方案。 利用MATLAB实现了图像的盲去卷积算法，并展示了lena原图、灰度图、添加噪声及模糊后的图像以及点扩散函数（PSF），同时对比了恢复后的图像效果。
     
  • 基于盲反卷积的模糊图像恢复代码
    优质
    本项目提供了一种基于盲反卷积技术的模糊图像清晰化解决方案。通过优化算法实现自动去噪和锐化处理，适用于多种场景下的图像质量提升。代码开源可直接运行或二次开发。 盲反卷积代码用于还原模糊图像，只需更改图片路径即可直接使用。
     
  • 基于微分图像自相关的离焦模糊图像的盲复原方法
    优质
    本文提出了一种利用微分图像自相关技术来实现离焦模糊图像的盲复原的方法，无需先验知识即可有效改善图像清晰度。 针对离焦模糊图像的盲复原算法具有重要的实际意义和实用价值。基于光学离焦成像模型，本段落提出了一种新的方法：利用拉普拉斯算子对离焦模糊图像进行二阶微分，并计算其自相关结果；通过分析自相关的输出信息来确定离焦模糊半径；最后结合MPMAP超分辨力复原算法和离焦模糊模型实现盲复原。实验表明，该算法能够准确估计出离焦模糊的半径并有效恢复图像内容，在减少计算复杂度的同时提高了结果精度，并在实际刑侦及物证鉴定中的应用取得了成功。
     
  • 基于盲去卷积的图像恢复程序
    优质
    本程序采用先进的盲去卷积算法，有效解决图像模糊和退化问题，通过优化处理技术显著提升图像清晰度与细节表现。 基于盲去卷积原理的图像复原程序代码采用了露西-理查德森算法，这是一种非线性方法，在图像复原领域具有独特优势。与维纳滤波等直接型算法相比，露西-理查德森算法通过使用非线性迭代技术提升了计算效率和性能表现。
     
  • 基于卷积的盲源分离方法
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络的创新性盲源分离算法，通过深度学习技术有效提取和分离混合信号中的独立来源，提高了复杂场景下的音频处理性能。 可以直接运行Demo文件。本算法案例涉及两个源信号的卷积混合，并采用基于同一信号相邻频点能量相关的方法对频域盲源分离信号进行排序。