Robust Motion Deblur绿色版 V3.1

Robust Motion Deblur绿色版可以说是模糊照片的救星了，非常的强大。我们知道如果照片拍模糊了，一般是很难修复的。有很多软件也是进行一些几何校正。非常的简单。对于模糊比较严重的几乎是无能无力。但是Robust Motion Deblur恰恰做到了别人所不能。首先通过我们常见照片的一些特征，然后进行大量的算法对比，再配以强大的数据处理能力。可以取得非常优秀的效果。这个真的只有亲眼所见才能看到，化腐朽为神奇的效果。但是需要注意的是，最有效的是由于镜头晃动导致的模糊，像其他一些原因，比如腐蚀、受潮等不太可能修复了。现在很多防抖技术其实也是在努力的控制镜头的抖动问题。这样可以从根本上解决问题。所以，这样强大的神器，赶紧下载体验吧！如果非NVIDIA显卡下未安装CUDA工具包。那么可能运行会很慢。

特色

1、纳入了最新的盲解卷积技术消除相机抖动。
2、能够处理大量模糊的内核。
3、能够恢复细微结构和精致的细节。
4、启用GPU功能，处理过程非常快。

功能介绍

该软件拥有强大的去模糊算法，并纳入了最新的盲解卷积技术来消除相机抖动效果，有能够处理大量模糊的内核，能够恢复照片的细微结构和精致细节，若启用GPU功能，处理速度会非常的快。GPU加速必须使用支持CUDA的NVIDIA显卡

效果

模糊的罗马斗兽场:

去模糊（Deblurred）后的罗马斗兽场:

模糊的原始花朵图片：

去模糊（Deblurred）后的花朵：

注意事项

1、如果你已经安装了NVIDIA显卡，请点击 这里检查您是否可以使用CUDA。
2、它需要 在NVIDIA显卡的 CUDA工具包4.0的环境下运行。如果该工具包没有安装，请下载Windows + CUDA工具包DLL的版本。
注：如果非NVIDIA显卡下未安装CUDA工具包。那么可能运行会很慢。

照片模糊原因

 由于光学系统的装配、拍摄对焦不准或拍摄时的移动等均会使图像模糊，对诸如红外成像系统等离散成像系统，探测单元的非点元性质是图像模糊的重要原因之一，这些模糊图像一般可以用卷积过程描述。 图像复原的基本问题是去模糊，即依据某种模糊和噪声降质的观测来估计原来的图像。反卷积是使模糊的图像复原的基本方法，如果成像系统的模糊函数已知，则去模糊成为常规的反卷积问题，否则，是盲解卷积问题。一般的，模糊函数是一个低通滤波器，使输入图像的高频成分收到抑制甚至丧失。

去模糊算法对比

1、盲目解卷积算法（Blind Deconvolution Algorithm） 图像恢复是一种改善图像质量的处理技术, 将降质了的图像恢复成原来的图像。目前, 图像恢复的方法很多, 然而在图像恢复过程中, 最难解决的问题之一是如何获得恢复算法中PSF的恰当估计, 那些不以PSF 知识为基础的图像恢复方法统称为盲去卷积算法。盲去卷积的方法已经受到了人们的极大重视, 对于给定的原图像, 使其退化, 得到退化图像, 再利用盲去卷积的方法使其恢复, 得到视觉质量上更好的图像。 盲解卷积的方法是以最大似然估计(MLE )为基础的，即一种用被随机噪声所干扰的量进行估计的最优化策略。
2、L-R算法（Lucy-Richardson Algorithm） L-R算法假设图像服从Possion分布，采用最大似然估计进行估算，该算法考虑到了物体的先验信息，无需模糊图像的噪声信息，适用于线性和非线性成像模型，解具有唯一性。在MATLAB中，L-R算法附加了一些改进，可以在多次迭代过于逼近噪声易产生错误信息斑点的情况下，使用参数来控制收敛次数，使每次过程中结果图像和原始图像的每个相应局部的背离程度的灰度值在阈值内。