Исследование методов Blind Image Deconvolution

Руководитель проекта

Парфенов Денис Васильевич, promasterden@yandex.ru

Участники проекта

Беззаборов А.А., КМБО-01-22, antonbezzaborov929@gmail.com - Тимлид
Юров П.И., КМБО-01-22, pavel.yurov0425@gmail.com - Программист
Куропатов К.Л., КМБО-01-22, konstantinkuropatov@gmail.com - Теоретик
Малыш Я.В., КМБО-03-22, mrgeroixyu@gmail.com - Программист

Описание проекта

Данный проект посвящен исследованию методов слепой деконволюции (blind deconvolution) с интегрированной системой автоматической оптимизации гиперпараметров. Основное внимание уделяется разработке и сравнению алгоритмов, способных восстанавливать исходное изображение без априорной информации о функции искажения. Проект обеспечивает комплексное исследование алгоритмов с систематической оценкой качества восстановления и подбором оптимальных гиперпараметров.

Цель исследования

Разработка, сравнительный анализ предельных возможностей методов слепой деконволюции и выявление наиболее эффективных подходов для восстановления изображений, искаженных различными типами размытия и шумов.

Основные задачи

Разработка системы автоматического подбора гиперпараметров для методов слепой деконволюции
Разработка пайплайна генерации реалистичных искажений изображений
Реализация и сравнение классических и современных методов восстановления
Построение многомерных Парето-фронтов для анализа компромиссов между качеством и производительностью
Систематическая оценка устойчивости алгоритмов к шумам и смазам

Функциональность фреймворка

Обработка изображений

Поддержка монохромных и цветных изображений (JPEG, BMP, PNG)
Пакетная обработка групп изображений
Автоматизация экспериментального конвейера

Генерация искажений

Типы размытия:
- Расфокус (2D гауссово ядро)
- Motion blur (1D линейное ядро)
- Комбинированные смазы (B-spline траектории)
Типы шумов:
- Гауссов шум
- Пуассонов шум
- Импульсный шум (salt & pepper)

Методы восстановления

Классические алгоритмы (blind deconvolution) и регуляризационные подходы
Оценка ядра размытия (kernel estimation): слепые методы оценки PSF
Non-blind deconvolution: восстановление с известным ядром

Система оценки

Метрики качества: PSNR, SSIM
Производительность: время выполнения

Автоматическая оптимизация гиперпараметров

Методы оптимизации

Байесовская оптимизация c Gаussіаn Рrосеssеs
Эвoлюциoнныe aлгopитмы (Gеnеtіс Аlgоrіthms)
Случайный поиск с адаптивным распределением

Оптимизируемые параметры

Для каждого алгоритма определено пространство поиска гиперпараметров:

Регуляризационные параметры
Количество итераций и пороги сходимости
Размеры ядер размытия
Параметры шумоподавления

Визуализация

Многомерные Парето-фронты

3D визуализация: качество, сложность смаза, уровень шума
Сравнительный анализ производительности алгоритмов
Анализ чувствительности параметров к различным типам искажений

Установка

Установить последнюю версию пакета:

pip install git+https://github.com/PavelYurov/blind_deconvolution.git

Будут установлен пакет blinddeconv и остальные зависимости (numpy, scipy, opencv-python, scikit-image, и др.)

import blinddeconv

Установка с дополнительными зависимостями:

Включает инструменты для тестирования, линтинга и интерактивной работы (pytest, flake8, ipython, setuptools)

pip install "git+https://github.com/PavelYurov/blind_deconvolution.git[dev]"

Необходимо для генерации документации через Sphinx (sphinx, sphinx-rtd-theme)

pip install "git+https://github.com/PavelYurov/blind_deconvolution.git[docs]"

Тестирования и документация вместе:

pip install "git+https://github.com/PavelYurov/blind_deconvolution.git[dev,docs]"

Удаление

pip uninstall blinddeconv

Интерактивное развертывание окружения

Интеракративный установщик зависимостей (`install.py`)

Скрипт обеспечивает автоматизированную настройку рабочего окружения. Основные функции:

создает и настраивает виртуальное окружение (по умолчанию .venv);
проверяет совместимость версии Python и наличие системных библиотек;
разрешает зависимости указанного профиля из pyproject.toml (секция [tool.preflight.profiles]);
устанавливает недостающие пакеты и регистрирует их в файле состояния .dependency_state.json.

Показать доступные профили:

python install.py list-profiles

Проверить статус зависимостей (без установки):

python install.py check base

Установить зависимости профиля (интерактивно):

python install.py install base

Автоматический режим (без запросов подтверждения):

python install.py install base -y

Указание пути к виртуальному окружению: Скрипт автоматически использует указанное окружение (создает его при отсутствии).

python install.py --venv my_env install base

Интерактивное удаление зависимостей (`uninstall.py`)

Скрипт выполняет безопасное удаление пакетов, опираясь на историю установок (.dependency_state.json). Алгоритм учитывает пересечения зависимостей между профилями:

удаляет пакеты, относящиеся только к выбранному профилю;
сохраняет пакеты, которые используются другими активными профилями;
поддерживает полную очистку окружения.

Удалить зависимости конкретного профиля:

python uninstall.py base

Пример: если пакет numpy используется и в профиле base, и в профиле dev, то при удалении base пакет numpy останется в системе.

Полная очистка (сброс проекта): Удаляет каталог виртуального окружения и файл истории установок.

python uninstall.py --clean-all

Структура проекта

Подробнее об алгоритмах: Путеводитель по алгоритмам

blind_deconvolution/
├── src/                               # Исходники Python-пакета
│   └── blinddeconv/                   # Python-пакет `blinddeconv`
│       ├── algorithms/                # Алгоритмы и обёртки
│       │   ├── base.py                # DeconvolutionAlgorithm
│       │   ├── blind_deconvolution/
│       │   │   ├── implementations/   # Собственные реализации
│       │   │   │   ├── bayesian/
│       │   │   │   ├── classic/
│       │   │   │   ├── sparse/
│       │   │   │   └── variational/
│       │   │   └── external/          # Внешние реализации (много подпроектов)
│       │   │       └── ...
│       │   ├── kernel_estimation/
│       │   │   └── ...
│       │   ├── nonblind_deconvolution/
│       │   │   └── ...
│       │   ├── octave/                # Octave/Matlab-обвязка
│       │   │   └── ...
│       │   ├── unsorted/              # Экспериментальные/черновые алгоритмы (много подпроектов)
│       │   │   └── ...
│       │   ├── README.md              # Путеводитель по алгоритмам
│       │   └── __init__.py
│       ├── filters/                   # Генерация искажений (blur/noise/denoise)
│       │   ├── blur.py
│       │   ├── noise.py
│       │   ├── denoise.py
│       │   ├── distributions.py
│       │   ├── colored_noise.py
│       │   ├── smooth.py
│       │   └── __init__.py
│       ├── processing/                # Основной функционал пайплайна
│       │   ├── core.py
│       │   ├── reader.py
│       │   ├── restorepipeline.py
│       │   ├── metrics.py
│       │   ├── tables.py
│       │   ├── utils.py
│       │   └── ...
│       ├── scripts/                   # Вспомогательные скрипты
│       │   ├── dataset_generator.py
│       │   ├── kernel_generator.py
│       │   └── __init__.py
│       └── __init__.py
│
├── docs/                              # Документация (Sphinx)
│   ├── source/
│   │   ├── conf.py
│   │   └── index.rst
│   └── tools/
│       └── build_docs.py
├── images/                            # Примеры изображений/артефакты
│   ├── dataset_bind.json
│   ├── distorted/
│   │   └── ...
│   └── ...
├── references/                        # PDF-материалы/статьи
│   └── *.pdf
├── tests/                             # Тестовые данные/выходы прогонов
│   └── ...
├── utils/                             # Вспомогательные утилиты
│   └── preflight/
│       ├── __main__.py
│       ├── config.py
│       ├── report.py
│       └── checks/
│           ├── python.py
│           └── packages.py
│
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
├── setup.cfg
└── README.md

Качество кода

В проекте настроен линтер flake8 для проверки стиля и качества Python-кода. Конфигурация находится в файле setup.cfg.

Локальная работа:

Установите зависимости: pip install flake8 pre-commit
Для ручного запуска проверки выполните в корне проекта: flake8
Для автоматической проверки перед каждым коммитом выполните: pre-commit install

Интеграция с IDE: Настройте свою среду разработки на использование виртуального окружения проекта и чтение setup.cfg, чтобы видеть предупреждения линтера прямо в редакторе.

На сервере (CI): При каждом push в репозиторий CI-система запускает те же проверки flake8, чтобы поддерживать основную ветку (main/master) в чистоте.

Документация

HTML-документация проекта генерируется с помощью Sphinx и публикуется по ссылке

Структура документации

docs/source/ — исходники Sphinx (.rst, conf.py)
docs/tools/build_docs.py — скрипт сборки (генерация API + сборка HTML)
docs/_build/html/ — результат локальной сборки (появляется после первого билда)

Документация в основном строится из docstrings Python-модулей (автодокументация).

Требования

В активном окружении Python должны быть доступны утилиты:

sphinx-build
sphinx-apidoc

Опционально: тема sphinx_rtd_theme (если не установлена, используется fallback alabaster).

Локальная сборка (рекомендуемый способ)

python docs/tools/build_docs.py

Скрипт делает два шага:

генерирует .rst для API (через sphinx-apidoc) в docs/source/;
собирает HTML в docs/_build/html/.

Открывайте результат: docs/_build/html/index.html.

Ручная сборка (если нужен контроль шагов)

Из корня репозитория:

sphinx-apidoc -o docs/source .
sphinx-build -b html docs/source docs/_build/html

Полезные замечания

docs/tools/build_docs.py удаляет все docs/source/*.rst, кроме index.rst, и генерирует заново — не храните важные ручные правки в авто-генерируемых .rst.
Если sphinx-build/sphinx-apidoc не найдены, установите Sphinx в активное окружение Python (например, в venv проекта).

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 307 Commits
.github/workflows		.github/workflows
docs		docs
images		images
references		references
scripts		scripts
src/blinddeconv		src/blinddeconv
tests		tests
utils/preflight		utils/preflight
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
README.md		README.md
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements.txt		requirements.txt
setup.cfg		setup.cfg

Navigation Menu

Repository files navigation

Исследование методов Blind Image Deconvolution

Руководитель проекта

Участники проекта

Описание проекта

Цель исследования

Основные задачи

Функциональность фреймворка

Обработка изображений

Генерация искажений

Методы восстановления

Система оценки

Автоматическая оптимизация гиперпараметров

Методы оптимизации

Оптимизируемые параметры

Визуализация

Многомерные Парето-фронты

Установка

Удаление

Интерактивное развертывание окружения

Интеракративный установщик зависимостей (`install.py`)

Интерактивное удаление зависимостей (`uninstall.py`)

Структура проекта

Качество кода

Документация

Структура документации

Требования

Локальная сборка (рекомендуемый способ)

Ручная сборка (если нужен контроль шагов)

Полезные замечания

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

Исследование методов Blind Image Deconvolution

Руководитель проекта

Участники проекта

Описание проекта

Цель исследования

Основные задачи

Функциональность фреймворка

Обработка изображений

Генерация искажений

Методы восстановления

Система оценки

Автоматическая оптимизация гиперпараметров

Методы оптимизации

Оптимизируемые параметры

Визуализация

Многомерные Парето-фронты

Установка

Удаление

Интерактивное развертывание окружения

Интеракративный установщик зависимостей (install.py)

Интерактивное удаление зависимостей (uninstall.py)

Структура проекта

Качество кода

Документация

Структура документации

Требования

Локальная сборка (рекомендуемый способ)

Ручная сборка (если нужен контроль шагов)

Полезные замечания

About

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages

Интеракративный установщик зависимостей (`install.py`)

Интерактивное удаление зависимостей (`uninstall.py`)