基于正則約束的運動模糊復(fù)原算法研究.pdf

1、圖像模糊復(fù)原一直都是圖像處理中研究的重點問題，隨著移動攝像設(shè)備在人們生活中的普及，人們對解決拍攝器材抖動或拍攝運動目標(biāo)所造成的圖像模糊問題的需求越來越迫切。圖像去模糊的難點在于需要在只知道單幅運動模糊圖像的情況下，復(fù)原出原始圖像中的清晰細(xì)節(jié)，從數(shù)學(xué)上來說這是一個嚴(yán)重的病態(tài)問題。隨著研究者們對于該問題的不斷關(guān)注，近年來涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的工作和算法，讓解決這一實際難題成為可能。但是大部分現(xiàn)有的算法均存在著一些的缺點和不足，通常表現(xiàn)在對于模糊圖

2、像的邊緣提取和清晰圖像約束項的選取上準(zhǔn)備的不足，另外也承受著來自復(fù)原中出現(xiàn)的振鈴效果和算法速度的考驗。
　　本文從空間不變的基本模型出發(fā)，借鑒了復(fù)原直線運動造成的模糊圖像的解決思路，將其引申至處理非參數(shù)化的模糊核求解問題中，力圖解決具有廣闊應(yīng)用前景的運動圖像盲復(fù)原問題。本文通過總結(jié)前人工作中所處理的相關(guān)問題，針對單幅空不變的運動模糊圖像，提出了一種新的復(fù)原算法。本文的工作主要為以下三點:
　　首先，利用圖像平滑技術(shù)的思想，提

3、取出圖像的有效邊緣。我們分析出圖像中的紋理邊緣不能有效反應(yīng)圖像的模糊過程，反而會影響模糊核的求解方向。為此提出通過對圖像邊緣的篩選確定了模糊核的迭代方向，保證了模糊核估計的準(zhǔn)確性。
　　其次，使用L0梯度最小化的準(zhǔn)則作為清晰圖像的約束函數(shù)，在構(gòu)建的不同分辨率圖像的多尺度框架下，對復(fù)原的計算方法進(jìn)行改進(jìn)，從而讓我們獲得的中間結(jié)果更加接近原始清晰圖像，也保證了算法的魯棒性和高效性。另外利用L0優(yōu)化結(jié)果提供了一副用于振鈴效應(yīng)抑制的平滑圖