开放式简历。模糊后估计内核

Question

我有两张图片：原始图片和模糊图片。主要问题是估计用于对原始图像进行卷积以获得模糊的内核。

获取模糊图像的简单示例：

    Mat src_raw = imread("D:/codes/debluring/img/lena.png", 1);

    Mat kernel = (Mat_<float>(5, 5) <<
        0.0392, 0.0398, 0.0400, 0.0398, 0.0392,
        0.0398, 0.0404, 0.0406, 0.0404, 0.0398,
        0.0400, 0.0406, 0.0408, 0.0406, 0.0400,
        0.0398, 0.0404, 0.0406, 0.0404, 0.0398,
        0.0392, 0.0398, 0.0400, 0.0398, 0.0392
        );

    Mat blured;
    filter2D(src_raw, blured, src_raw.depth(), kernel);

    imshow("Source Image", src_raw);
    imshow("Blurred", blured);
    cvWaitKey(0);

现在假设我有 Mat src_raw 和 模糊 并且应该估计 kernel 。我没有找到任何opencv函数来做到这一点。也许我需要一些优化算法来获得它？如果是，我可以在 opencv 包中找到它吗？

谢谢

Answer 1

如果我理解正确，你想解决一个反卷积问题，这里有两篇相关论文并提供源代码：

• http://www.cvg.unibe.ch/dperrone/tvdb/
• http://www.ipol.im/pub/art/2012/g-tvdc/article.pdf