1.1 散焦模糊簡介：
散焦模糊是光學透鏡焦距限制的自然結果。因此，對於給定的相機設定，位於焦距
f上的場景點發出的光線將恰好匯聚在焦平面上的同一點上
, 所有來自物體任意一點的光束都會聚到乙個單一的感測器點，使得影象畫素具有最佳的銳度。然而，來自其他距離的物體的光線不會匯聚到同一點，而是匯聚到感測器平面上的乙個小塊，稱為瀰散圓。
散焦模型假設：散焦影象可以表示為對焦(銳)
原始影象與散焦函式的卷積（以點擴散函式為特徵的，
psf）加雜訊。散焦模糊估計的目的就是當給定
psf函式時，求出每乙個畫素點對應的
delta
值。一般的模型和套路：基於邊緣進行模糊估計，假設
psf
1.2 matlab實驗 進行去模糊和去噪
一般在對於模糊和雜訊問題時，大家都是通過交替迭代來求解這兩個問題。下面是乙個簡易的去模糊和去噪的解耦實驗：原圖採用psf_a(
已知psf)
進行濾波模糊得到去噪後影象（模糊影象）。將原圖轉到頻域得到
image_fft
，設定乙個
psf_b,
使psf_b
與psf_a
相同。psf_b
轉到頻域並取逆得到
inv_psf_b_fft
（一維/
二維訊號）
, 空域卷積等價頻域乘積
.因此去模糊則只需要
image_fft
與inv_psf_b_fft
作除法，再轉到空域，即去模糊得到的圖。
下面顯示得影象依此為：原圖，去噪後影象（模糊圖），去模糊得到的圖，
inv_psf_b_fft
，處理後的
inv_psf_b_fft
，原圖的頻譜圖。 1
實驗1（inv_psf_b_fft為1
維訊號）：通過控制卷積核的頻率來平衡去噪和去模糊。 （
1）當psf_b
與psf_a
完全相同時。只有去模糊效果。去模糊得到的圖與原圖相同。
（基於逆卷積核的頻域進行去噪）對
inv_psf_b_fft
進行處理，因為雜訊一般在高頻段，因此將
inv_psf_b_fft
的高頻對應的幅度值置為
0。這樣去模糊得到的圖丟失一部分高頻資訊，同時部分雜訊也相應地過濾掉。但是恢復後的影象出現振鈴現象（直接在頻域進行截斷操作，都會出現類似現象，理性低通濾波器）。
）基於psf_b
引數來平衡去噪和去模糊。
a. 當psf_b
的alpha
小於psf_a
的alpha
時：0.85 倍。
可以發現這樣去模糊得到的圖丟失一部分高頻資訊，同時部分雜訊也相應地過濾掉。因此這個引數需要除錯。
b. 當
psf_b
的alpha
小於psf_a
的alpha
時：1.25 倍。
去模糊程度過大，雜訊放大
）提取高頻資訊，將
inv_psf_b_fft
的直流頻率對應的幅度值置為
0 （高頻濾波器）
2 實驗2
（inv_psf_b_fft為2
維訊號）：
通過控制卷積核的頻率來平衡去噪和去模糊，同理。
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