【摘 要】
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底层视觉问题（low-level vision problem）是计算机视觉领域的基础问题,也是最具挑战的问题之一。由于其是处理中级视觉问题和高级视觉问题的基础,因此受到学界的广泛关注。运动
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底层视觉问题（low-level vision problem）是计算机视觉领域的基础问题,也是最具挑战的问题之一。由于其是处理中级视觉问题和高级视觉问题的基础,因此受到学界的广泛关注。运动去模糊问题作为底层视觉问题的重要分支,要解决的是这样一类问题:对于给定的由于运动、聚焦不全等得到的低分辨率图像,通过一定的图像重建算法,得到其对应的、人类肉眼可以分辨的高分辨率图像。尽管这个问题已经被计算机视觉、信号处理、模式识别等领域的学者研究多年,至今仍然不能被很好的解决。在本文中分别尝试使用基于学习的方法和非基于学习的方法,通过对模糊图像某方面特性的刻画,对问题开展了一定的工作。具体来说:（1）基于图像暗通道和卷积谱的运动去模糊。提出了一种鲁棒的处理运动模糊图像的算法,基于一些观测事实,将其作为先验知识加入到图像运动去模糊的算法中,实验证明该方法取得了有竞争力的结果;（2）基于7)0约束和卷积谱的运动图像盲去模糊算法。通过对特定类型模糊图像的研究,将其作为先验知识加入到图像运动去模糊的算法中,实验证明该方法取得了有竞争力的结果;（3）数据驱动的运动图像盲去模糊算法。传统的运动模糊核的估计算法需要计算复杂度较大,且对于高频信息不能很好的抓取到,针对这一问题,提出了基于对抗生成网络的运动图像盲去模糊算法。
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