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在图像去模糊研究中，现有方法存在需预估信噪比（SNR）等问题。研究人员开展噪声盲深层残差维纳反卷积（NBDRWD）网络研究。结果显示，该网络在多种噪声及真实模糊场景下表现优异。其意义在于为图像去模糊提供更有效方案。
在神奇的图像处理世界里，图像去模糊一直是个关键难题。想象一下，你拍摄了一张美丽风景的照片，却发现它模糊不清，这多让人沮丧！从专业角度来说，图像去模糊的目的是从受损的测量图像
y中重建出清晰的图像
x，其数学模型为
y=k?x+n ，这里
k是线性空间不变模糊核，
n是测量噪声，“
?” 代表卷积运算。当模糊核
k已知时，是为非盲去模糊；若
k未知，则是盲去模糊。
早期的图像去模糊方法主要是滤波，但图像去模糊的不适定性带来了巨大挑战。后来，正则化方法出现，从解析法到深度学习方法不断发展。解析法通过手工制作的正则化来约束潜在图像，以估计其最优解，但手工制作的正则化缺乏图像适应性，且迭代优化问题的求解计算复杂度高。深度学习方法则利用深度神经网络来估计潜在图像，学习数据驱动的正则化。不过，许多基于学习的方法在处理噪声时存在问题，它们需要先验的噪声水平信息，可在实际应用中，噪声水平通常是未知的。
为了解决这些问题，来自国内的研究人员开展了噪声盲深层残差维纳反卷积（NBDRWD）网络的研究。他们的研究成果发表在《Digital Signal Processing》上，为图像去模糊领域带来了新的突破。
研究人员用到的主要关键技术方法包括：将维纳反卷积重新表述为残差形式，即残差维纳反卷积（RWD），通过解卷积和去噪两个连续操作来实现维纳滤波；为避免显式估计信噪比（SNR），用一个去噪网络对去噪操作进行参数化；将参数化的 RWD 网络与 DWDN + 的编码 / 解码结构相结合，构建出可端到端训练的 NBDRWD 网络。
下面来看具体的研究结果：
- 数据集及实现细节：在不同的数据集上对 NBDRWD 网络进行评估，包括一个灰度数据集和两个彩色数据集，这些数据集中的模糊图像被不同噪声污染，如不同噪声水平的加性高斯白噪声（AWGN）和非均匀噪声。
- 实证分析和消融研究：通过这些研究，深入探讨了 NBDRWD 网络各个部分的作用和性能，进一步验证了该网络设计的合理性。
- 定性和视觉比较：与一些基线方法对比，NBDRWD 网络在去模糊效果上表现突出，能更好地恢复图像的边缘和精细细节。
研究结论表明，NBDRWD 网络在去模糊图像时，显著优于相关基线方法，无论是在处理均匀高斯噪声、非均匀高斯噪声、JPEG 压缩伪影，还是真实模糊的图像时，都展现出了强大的性能。这一研究成果的重要意义在于，它为图像去模糊提供了一种无需噪声先验知识或显式估计噪声的有效方法，避免了去噪模块的级联和迭代，大大提升了去模糊的效果和效率，为相关领域的实际应用提供了有力的技术支持，推动了图像去模糊技术的发展。
