复现论文“去模糊算法”

要复现论文《IMU - Assisted Accurate Blur Kernel Re - Estimation in Non - Uniform Camera Shake Deblurring》中用于运动图像去模糊的代码，以下为你提供一个大致的实现思路和示例代码框架，由于完整复现论文代码涉及复杂的算法细节和专利问题，这里只是一个简化的模拟。

思路概述

1. 数据准备：读取模糊图像和 IMU 数据。
2. 模糊核估计：根据 IMU 数据估计模糊核。
3. 图像去模糊：使用估计的模糊核进行图像去模糊。

Python 示例代码

import numpy as np
import cv2
from scipy.signal import convolve2d

# 步骤 1: 读取模糊图像
def read_blurry_image(image_path):
    blurry_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    return blurry_image

# 步骤 2: 模拟根据 IMU 数据估计模糊核
# 这里只是一个简单的示例，实际需要根据论文算法实现
def estimate_blur_kernel(imu_data):
    # 假设模糊核是一个简单的均值滤波器
    kernel_size = 5
    blur_kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / (kernel_size * kernel_size)
    return blur_kernel

# 步骤 3: 图像去模糊
def deblur_image(blurry_image, blur_kernel):
    # 使用维纳滤波进行去模糊
    # 首先进行傅里叶变换
    fft_blurry = np.fft.fft2(blurry_image)
    fft_kernel = np.fft.fft2(blur_kernel, s=blurry_image.shape)
    # 维纳滤波参数
    K = 0.01
    H_conj = np.conj(fft_kernel)
    H_squared = np.abs(fft_kernel) ** 2
    fft_deblurred = (H_conj / (H_squared + K)) * fft_blurry
    # 逆傅里叶变换
    deblurred_image = np.fft.ifft2(fft_deblurred)
    deblurred_image = np.abs(deblurred_image).astype(np.uint8)
    return deblurred_image

# 主函数
def main():
    # 读取模糊图像
    image_path = 'blurry_image.jpg'
    blurry_image = read_blurry_image(image_path)

    # 模拟 IMU 数据
    imu_data = np.random.rand(10, 3)  # 假设 IMU 数据是 10 个样本，每个样本有 3 个维度

    # 估计模糊核
    blur_kernel = estimate_blur_kernel(imu_data)

    # 图像去模糊
    deblurred_image = deblur_image(blurry_image, blur_kernel)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Blurry Image', blurry_image)
    cv2.imshow('Deblurred Image', deblurred_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

MATLAB 示例代码

% 步骤 1: 读取模糊图像
blurry_image = imread('blurry_image.jpg');
blurry_image = rgb2gray(blurry_image);

% 步骤 2: 模拟根据 IMU 数据估计模糊核
% 假设模糊核是一个简单的均值滤波器
kernel_size = 5;
blur_kernel = fspecial('average', [kernel_size, kernel_size]);

% 步骤 3: 图像去模糊
% 使用维纳滤波进行去模糊
K = 0.01; % 维纳滤波参数
deblurred_image = deconvwnr(blurry_image, blur_kernel, K);

% 显示结果
subplot(1,2,1);
imshow(blurry_image);
title('Blurry Image');
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(deblurred_image));
title('Deblurred Image');

注意事项

• 模糊核估计：上述代码中的模糊核估计只是一个简单的示例，实际需要根据论文中的算法，结合 IMU 数据准确估计模糊核。
• IMU 数据：代码中使用了模拟的 IMU 数据，实际应用中需要从传感器获取真实的 IMU 数据。
• 去模糊算法：维纳滤波只是一种简单的去模糊方法，论文中可能使用了更复杂的算法，需要根据论文内容进行实现。