有噪圖像的盲恢復(fù)研究.pdf

1、圖像恢復(fù)的經(jīng)典方法包括逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等方法。圖像的盲恢復(fù)方法也是目前圖像恢復(fù)領(lǐng)域中的一個研究熱點(diǎn)。本文主要討論了有噪情況下的改進(jìn)的約束最小二乘恢復(fù)算法和如何實現(xiàn)模糊圖像的模糊參數(shù)辨識以及圖像恢復(fù)的自動化。所謂圖像恢復(fù)的自動化指的是給定模糊圖像，不需要人工的干預(yù)，使用現(xiàn)有的算法進(jìn)行模糊參數(shù)的辨識，正則化參數(shù)的估計及圖像恢復(fù)，從而減少了人機(jī)交互下參數(shù)調(diào)節(jié)不準(zhǔn)的情況，使圖像恢復(fù)質(zhì)量得到提高的過程。 目前，許多文獻(xiàn)對

2、模糊參數(shù)的辨識都有深入的研究，本文在已有的ARMA參數(shù)估計方法基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，加入平滑限制，使在有噪的情況下模糊參數(shù)的辨識的準(zhǔn)確性得到了進(jìn)一步的提高，從而實現(xiàn)了模糊參數(shù)辨識的自動化。隨著各種學(xué)科的發(fā)展及在圖像恢復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用，各種新興的數(shù)學(xué)工具被引入到圖像恢復(fù)方法中，但是約束最小二乘濾波作為已有的經(jīng)典圖像恢復(fù)方法，以其算法簡潔合理、速度快、實時性好及對噪聲抑制效果好的優(yōu)點(diǎn)仍被應(yīng)用。因此本文提出了把廣義交叉檢驗方法應(yīng)用到約束最小二乘濾波正則