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单/多观测模糊核估计的统一优化视角,应用于相机抖动去模糊和非参数盲超分辨率。 (英语) Zbl 1371.94334号

摘要:自年以来,使用单图像或多观测值的非参数模糊核估计已被广泛研究R.弗格斯等的有影响力的工作[ACM Trans.Graph.25,No.3,787–794(2006;Zbl 1371.94125号)]. 然而,在目前的文献中,这两个高度相关的问题之间总是存在差距;也就是说,单点和多点盲反褶积是独立建模和求解的,缺乏统一的优化视角。本文通过耦合最大后验概率(MAP)和变分贝叶斯(VB)原理,尝试弥合这两个问题之间的差距,提出了一种严格统一的单/多热点模糊核估计的最小化函数。新函数是使用有向图形模型描述的,其中与每个镜头相关的清晰图像和逆噪声方差被视为随机变量,而与现有VB方法不同的是,每个模糊核仅被建模为确定性参数。利用潜在锐化图像上的通用三级分层先验和每个逆噪声方差上的Gamma超前验,将单/多热点模糊核估计统一表示为一个(ell{0.5})-正规化负对数边缘似然最小化问题。通过借鉴期望最大化、优化最小化和平均场近似的思想,以及迭代加权最小二乘法,自动估计所有感兴趣的未知量,包括锐化图像、模糊核、逆噪声方差以及其他相关参数。与大多数单/多热点模糊核估计方法相比,该方法不依赖于卷积的交换性质,不仅在不同成像场景下处理多个观测值时更加灵活,而且在稀疏图像建模中具有更强的自适应性,同时具有更少的启发式实现。最后,将提出的模糊核估计方法自然地应用于两个低层视觉问题,即相机抖动去模糊和非参数盲超分辨率。对基准真实世界运动模糊图像、模拟多模糊图像以及合成和真实低分辨率模糊图像进行了实验,证明了该方法相对于最先进的单/多镜头相机抖动去模糊和非参数盲超分辨率方法的优越性。

MSC公司:

94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)

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全文: 内政部

参考文献:

[1] Fergus,R.、Singh,B.、Hertzmann,A.、Roweis,S.T.、Freeman,W.T.:从一张照片中消除相机抖动。ACM事务处理。图表。25(3), 787-794 (2006) ·Zbl 1371.94125号 ·doi:10.145/1141911.1141956
[2] Sroubek,F.,Milanfar,P.:通过快速交替最小化实现稳健的多通道盲反褶积。IEEE传输。图像处理。21(4), 1687-1700 (2012) ·Zbl 1373.94014号 ·doi:10.1109/TIP.2011.2175740
[3] Zhu,X.,Milanfar,P.:弱模糊和强噪声图像的恢复。摘自:IEEE计算机视觉应用研讨会,第103-109页(2011年)
[4] Takeda,H.,Milanfar,P.:通过时空处理消除运动模糊。IEEE传输。图像处理。20(10), 2990-3000 (2011) ·Zbl 1372.94244号 ·doi:10.1109/TIP.2011.2131666
[5] Zhu,X.、Cohen,S.、Schiller,S.和Milanfar,P.:从单个图像估计空间变化的离焦模糊。IEEE传输。图像处理。22(12), 4879-4891 (2013) ·Zbl 1373.94507号 ·doi:10.1109/TIP.2013.2279316
[6] Tai,Y.-W.,Tan,P.,Brown,M.S.:Richardson-Lucy对投影运动路径下的场景进行消模糊。IEEE传输。模式分析。机器。智力。33(8), 1603-1618 (2011) ·doi:10.1109/TPAMI.2010.222
[7] Tai,Y.-W.:运动软件噪声过滤,用于去除噪声和模糊图像的模糊。IEEE CVPR,第17-24页(2012年)·Zbl 1373.94096号
[8] Levin,A.、Weiss,Y.、Durand,F.、Freeman,W.T.:理解盲反褶积算法。IEEE传输。模式分析。机器。智力。33(12), 2354-2367 (2011) ·doi:10.1109/TPAMI.2011.148
[9] Molina,R.、Mateos,J.、Katsaggelos,A.K.:使用变分方法进行参数、图像和模糊估计的盲反卷积。IEEE传输。图像处理。15(12), 3715-3727 (2006) ·doi:10.10109/TIP.2006.881972
[10] Babacan,S.D.,Molina,R.,Katsaggelos,A.K.:使用总变异先验的变异贝叶斯盲反褶积。IEEE传输。图像处理。18(1), 12-26 (2009) ·Zbl 1371.94479号 ·doi:10.1109/TIP.2008.2007354
[11] Amizic,B.,Molina,R.,Katsaggelos,A.K.:带参数估计的稀疏贝叶斯盲图像反褶积。EURASIP J.图像视频处理。2012-20,1-15(2012)
[12] Tzikas,D.G.,Likas,A.C.,Galatsanos,N.P.:贝叶斯推理的变分近似:EM算法之后的寿命。IEEE信号处理。Mag.131、131-146(2008)·doi:10.1109/MSP.2008.929620
[13] Mohammad-Djafari,A.:具有先验模型的贝叶斯方法,在信号和图像处理中加强稀疏性。EURASIP J.高级信号处理。(稀疏信号处理专刊)2012-52,1-19(2012)
[14] Mohammad-Djafari,A。;Knuth,KH;Comon,P.(编辑);Jutten,C.(编辑);等。,贝叶斯方法,467-513(2010),纽约·doi:10.1016/B978-0-12-374726-6.0017-5
[15] 擦拭,DP;张浩,《贝叶斯盲反褶积分析》,第8081、40-53期(2013),海德堡
[16] Babacan,SD;莫利纳,R。;Do,明尼苏达州;Katsaggelos,AK,具有一般稀疏图像先验的贝叶斯盲反褶积,第7577号,341-355(2012),海德堡
[17] Levin,A.、Weiss,Y.、Durand,F.、Freeman,W.T.:盲反褶积中的有效边际似然优化。收录于:CVPR,第2657-2664页(2011年)·Zbl 1371.94300号
[18] Krishnan,D.,Tay,T.,Fergus,R.:使用归一化稀疏性度量的盲反褶积。收录于:CVPR第233-240页(2011年)·Zbl 1371.94429号
[19] 阿尔梅达,M.,阿尔梅达(Almeida),L.:自然图像的盲和半盲去模糊。IEEE传输。图像处理。19(1), 36-52 (2010) ·Zbl 1371.94022号 ·doi:10.10109/TIP.2009.2031231
[20] Xu,L.,Zheng,S.,Jia,J.:自然图像去模糊的Unnatural\[L_0\]L0稀疏表示。In:CVPR,pp.1107-1114(2013)
[21] Cho,S.,Lee,S.:快速运动去模糊。ACM Trans。图表。28(5):第145条(2009年)·Zbl 1374.94299号
[22] Shan,Q.,Jia,J.,Agarwala,A.:从单个图像中去除高质量运动模糊。收录于:SIGGRAPH,ACM,美国纽约州纽约市,第1-10页(2008年)
[23] 徐,L。;Jia,J.,鲁棒运动去模糊的两阶段核估计,No.6311,157-170(2010),海德堡
[24] Rav Acha,A.,Peleg,S.:两张运动模糊图像比一张好。模式记录。莱特。26, 311-317 (2005) ·doi:10.1016/j.patrec.2004.10.017
[25] Cai,J.-F,Ji,H.,Liu,C.,Shen,Z.:使用多个图像进行盲运动去模糊。J.计算。物理学。228, 5057-5071 (2009) ·Zbl 1167.94307号 ·doi:10.1016/j.jcp.2009.04.022
[26] 朱,X。;Sroubek,F。;Milanfar,P.,《使用多幅图像对PSF进行去卷积以获得更好的运动去模糊》,636-647(2012),海德堡
[27] Chen,J.,Yuan,L.,Tang,C.-K.,Quan,L.:鲁棒双运动去模糊。收录:IEEE CVPR,第1-8页(2008)
[28] Harikumar,G.,Bresler,Y.:多重滤波器模糊图像的完美盲复原:理论和高效算法。IEEE传输。图像处理。8(2), 202-219 (1999) ·doi:10.1109/83.743855
[29] Zhang,H.、Wipf,D.、Zhang、Y.:具有自适应备用先验的多观测盲反褶积。IEEE传输。模式分析。机器。智力。36(8), 1628-1643 (2014) ·doi:10.1109/TPAMI.2013.241
[30] Yuan,L.,Sun,J.,Quan,L..,Shum,H.-Y.:使用模糊/噪声图像对进行图像去模糊。ACM事务处理。图表。26(3), 1-10 (2007) ·Zbl 1174.01302号 ·数字对象标识代码:10.1145/1276377.1276379
[31] Babacan,S.D.,Wang,J.,Molina,R.,Katsaggelos,A.K.:不同曝光图像对的贝叶斯盲反褶积。IEEE传输。图像处理。19(11), 2874-2888 (2009) ·Zbl 1371.94039号 ·doi:10.1109/TIP.2010.2052263
[32] Figueiredo,M.,Nowak,R.:一种基于小波的图像去卷积的边界优化方法。收录于:ICIP第2卷,第782-785页(2005年)·Zbl 1371.94363号
[33] 弗里曼,W.T.,帕斯托,E.C.:学习从图像中估计场景。摘自:Kearns,M.S.,Solla,S.A.,Cohn,D.A.(编辑)《高级神经信息处理系统》,第11卷,剑桥大学出版社,剑桥。另请参见http://www.merl.com/reports/TR99-05/ (1999)
[34] Baker,S.、Kanade,T.:幻觉脸。摘自:IEEE自动人脸和手势识别国际会议,第83-88页(2000年)
[35] Nasrollahi,K.,Moeslund,T.B.:超分辨率:综合调查。机器。视觉。申请。25(6), 1423-1468 (2014) ·doi:10.1007/s00138-0114-0623-4
[36] Mudenagudi,U.、Singla,R.、Kalra,P.、Banerjee:使用图形剪切的超分辨率。收录于:ACCV,第385-394页(2006年)
[37] Mansouri,M.,Mohammad-Djafari,A.:使用Bayesian方法和Gauss-Markov-Potts先验从一组低分辨率图像中联合超分辨率和分割。国际信号与成像杂志。系统。工程3(4),211-221(2010)
[38] Farsiu,S.、Robinson,D.、Elad,M.、Milanfar,P.:超分辨率的进展和挑战。Int.J.成像系统。Technol公司。14(2), 47-57 (2004) ·doi:10.1002/ima.20007
[39] Takeda,H.、Milanfar,P.、Protter,M.、Elad,M.:无显式亚像素运动估计的超分辨率。IEEE传输。图像处理。18(9), 1958-1975 (2009) ·Zbl 1371.94363号 ·doi:10.1109/TIP.2009.2023703
[40] Protter,M.、Elad,M.,Takeda,H.、Milanfar,P.:将非局部手段推广到超分辨率重建。IEEE传输。图像处理。18(1), 36-51 (2009) ·Zbl 1371.94300号 ·doi:10.1109/TIP.2008.2008067
[41] Shen,H.,Zhang,L.,Huang,B.,Li,P.:用于联合运动估计、分割和超分辨率的MAP方法。IEEE传输。图像处理。16(2), 479-490 (2007) ·doi:10.1109/TIP.2006.888334
[42] Yang,J.,Wright,J.、Huang,T.、Ma,Y.:通过稀疏表示实现图像超分辨率。IEEE TIP 19(11),2861-2873(2010)·Zbl 1371.94429号
[43] Glasner,D.,Bagon,S.,Irani,M.:单个图像的超分辨率。收录于:ICCV,第349-356页(2009年)·Zbl 1373.94014号
[44] Chang,H.,Yeung,D.-Y,Xiong,Y.:通过邻居嵌入的超分辨率。收录于:CVPR,第275-282页(2004年)
[45] Zeyde,R。;Elad,M。;Protter,M.,《关于使用稀疏表示进行单图像放大》,第6920、711-730号(2012),海德堡·Zbl 1314.94018号 ·doi:10.1007/978-3-642-27413-847
[46] Timofte,R.,Smet,V.D.,Gool,L.V.:基于快速示例的超分辨率锚定邻域回归。在:ICCV,第1920-1927页(2013)·Zbl 1371.94022号
[47] Timofte,R.,Smet,V.D.,Gool,L.V.:A+:快速超分辨率的调整锚定邻域回归。收录:ECCV,第1-5页(2014年)
[48] Dong,C.,Loy,C.C.,He,K.,Tang,X.:学习用于图像超分辨率的深度卷积网络。In:ECCV(2014)
[49] Peleg,T.,Elad,M.:基于单图像超分辨率稀疏表示的统计预测模型。IEEE传输。图像处理。23(6), 2569-2582 (2014) ·Zbl 1374.94299号 ·doi:10.1109/TIP.2014.2305844
[50] Yang,J.,Lin,Z.,Cohen,S.:基于就地示例回归的快速图像超分辨率。收录于:CVPR,第1059-1066页(2013)
[51] Fattal,R.:通过强制边缘统计进行图像上采样。ACM事务处理。图表。(SIGGRAPH)26(3),95-102(2007)·数字对象标识代码:10.1145/1276377.1276496
[52] Efrat,N.、Glassner,D.、Apartsin,A.、Nadler,B.、Levin,A.:单图像超分辨率中精确模糊模型与图像先验。In:ICCV(2013)·Zbl 0997.68109号
[53] Begin,I.,Ferrie,F.R.:盲超分辨率示例中的PSF恢复。收录于:ICIP第5卷,第421-424页(2007年)·Zbl 1371.94480号
[54] Wang,Q.,Tang,X.,Shum,H.:基于补丁的盲图像超分辨率。收录于:ICCV,第709-716页(2005年)
[55] Joshi,N.、Szeliski,R.、Kriegman,D.J.:使用锐边预测进行PSF估计。收录于:CVPR,第1-8页(2008年)
[56] Michaeli,T.,Irani,M.:非参数盲超分辨率。收录于:ICCV,第945-952页(2013年)
[57] Shao,W.-Z.,Ge,Q.,Deng,H.-S.,Wei,Z.-H.,Li,H.-B.:使用非平稳图像建模的运动去模糊。数学杂志。成像视觉。(2014). doi:10.1007/s10851-014-0537-9·Zbl 1331.68274号
[58] Babacan,S.D.,Molina,R.,Katsaggelos,A.K.:使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩传感。IEEE传输。图像处理。19(1), 53-63 (2010) ·Zbl 1371.94480号 ·doi:10.1109/TIP.2009.2032894
[59] Griffin,J.E.,Brown,P.J.:贝叶斯自适应拉索与非凸惩罚。澳大利亚。新西兰《统计》第53卷,第423-442页(2012年)·Zbl 1335.62047号 ·doi:10.1111/j.1467-842X.2011.00641.x
[60] Tipping,M.E.:稀疏贝叶斯学习和相关向量机。J.马赫。学习。第211-244号决议(2001年)·Zbl 0997.68109号
[61] Krishnan,D.,Fergus,R.:使用超拉普拉斯先验的快速图像反褶积。收录于:NIPS第22卷,第1033-1041页(2009年)
[62] Kheradmand,A.,Milanfar,P.:正则化、基于相似性的图像恢复的一般框架。IEEE传输。图像处理。23(12), 5136-5151 (2014) ·Zbl 1374.94174号 ·doi:10.1109/TIP.2014.2362059
[63] Takeda,H.,Farsiu,S.,Milanfar,P.:使用正则化局部自适应核回归进行去模糊。IEEE传输。图像处理。17(4), 550-563 (2008) ·doi:10.1109/TIP.2007.918028
[64] Schmidt,U.,Rother,C.,Nowozin,S.,Jancsary,J.:歧视性非盲去模糊。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议,第23-28页(2013)·Zbl 1373.94507号
[65] Schuler,C.J.、Burger,H.C.、Harmeling,S.、Schölkopf,B.:非盲图像反褶积的机器学习方法。摘自:IEEE会议计算机视觉和模式识别,第1067-1074页(2013)·Zbl 1371.94429号
[66] Danielyan,A.,Katkovnik,V.,Egiazarian,K.:BM3D帧和变分图像去模糊。IEEE Trans。图像处理。21(4), 1715-1728 (2012) ·Zbl 1373.94096号 ·doi:10.1109/TIP.2011.2176954
[67] Kotera,J。;Sroubek,F。;Milanfar,P.,《使用交替最大后验估计与重尾先验值的盲反褶积》,第8048、59-66号(2013),海德堡
[68] Levin,A.,Fergus,R.,Durand,F.,Freeman,W.T.:带编码光圈的传统相机的图像和深度。ACM事务处理。图表。(SIGGRAPH)26(3),701-709(2007)·数字对象标识代码:10.1145/1276377.1276464
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