图像模糊分类及无用模糊去除方法研究

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1、图图图像像像模模模糊糊糊分分分类类类及及及无无无用用用模模模糊糊糊去去去除除除方方方法法法研研研究究究ImageBlurClassificationandUnintentionalBlurRemoval工程领域：计算机科学与技术作者姓名：范铭源指导教师：冯伟教授天津大学计算机科学与技术学院二零一七年十二月万方数据万方数据万方数据万方数据摘摘摘要要要对于拍摄得到的图像，包含模糊区域的图像我们称之为模糊图像，否则我们称之为清晰图像。有些图像中的模糊是拍摄者有意为之，目的是虚化背景或者突出照片中的显著物体，这种模糊是有用的，我们为其取名叫有用模糊。而有些模糊是拍

2、摄者无意造成的模糊，比如相机抖动或者定焦错误，这种模糊是没有用的，我们为其取名叫无用模糊。然而有一些包含无用模糊的图像非常有价值，在分为无用模糊图像之后将其丢弃非常可惜。因此无用模糊的去除显得十分重要。在这篇论文中，我们提出了一个图像模糊分类和无用模糊去除方法。对于输入图像，首先，我们把图像分成了清晰，有用模糊和无用模糊三大类。其次，我们结合模糊检测，图像显著性和语义分割的特征对图像的无用模糊区域进行分割。然后通过结合去模糊的方法，对图像的无用模糊区域进行去模糊处理，之后贴回原图像进行无用模糊去除。在我们的知识范围内，这是第一个将模糊图像分为有用和无用模

3、糊图像，并且对无用模糊图像进行无用模糊去除的工作。由于没有现存的数据集可供实验，我们建立了一个包含2000张图像的有用模糊图像分类数据集，由1000张清晰图像和由1000张模糊图像组成。其中1000张模糊图像包括了500张有用模糊图像和500张无用模糊图像。我们在这个数据集上进行图像模糊分类实验，之后对部分无用模糊图像进行无用模糊去除。实验结果证明了我们图像模糊分类方法对比其他模糊分类方法表现优异，同时我们的无用模糊去除方法也取得了不错的效果。关键词：图像模糊分类，无用模糊区域检测，无用模糊去除I万方数据万方数据ABSTRACTInphotocaptur

4、ing,theblurimagesaretheimageswithblurregions,otherwiseissharpimages.Asforblurimages,someblurisintentionaltosuppressthebackgroundsorhighlightthesalientobject,whilesomeblurisunintentionalandjustcausedbythecamerashakingorthedefocusingofthetarget.However,someunintentionalblurim-agesa

5、retoovaluabletodiscarding.Soitismeaningfultoremovetheunintentionalblurfromtheunintentionalblurimages.Inthispaper,weproposeanimageblurclassificationandunintentionalblurre-movalmethod.Wefirstclassifytheimagesintosharp,intentionalblurandunintentionalblur.Thenwedetecttheunintentionalbl

6、urregionsbyincorporatingblur,saliencyandsemanticsegmentationcues.Weremovetheunintentionalblurbypastingthedeblurredunintentionalblurregionsbacktotheblurimagetodotheunintentionalblurremoval.Toourbestknowledge,itisthefirstworkthatclassifytheblurimagesintointen-tionalandunintentional,

7、thenremovetheunintentionalbluroftheunintentionalblurimages.Astherearenoexistingdatasettodotheexperiments,webuildtheusefulblurimageclassificationdatasetof2000images,consisting1000sharpimagesand1000blurimages.The1000blurimagesconsists500intentionalblurimagesand500unin-tentionalbluri

8、mages.Weconductimageblurclassificationont