【摘 要】
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针对传统的正则化盲复原方法中图像和点扩散函数(PSF)的保真项和正则项分别采用同范数约束致使复原图像的质量下降,估计出的PSF准确性降低的问题,提出了多范数混合约束的正则
【机 构】
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重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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重庆市重点科技攻关项目(No.CSTC2012-YYJSB40001);重庆市自然科学基金基金资助项目(No.CSTC2010BB2230);国家自然科学青年基金资助项目(No.61105093);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.CDJXS11122221)
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针对传统的正则化盲复原方法中图像和点扩散函数(PSF)的保真项和正则项分别采用同范数约束致使复原图像的质量下降,估计出的PSF准确性降低的问题,提出了多范数混合约束的正则化图像盲复原方法。首先,复原图像的保真项和正则项分别采用L1范数和全变分(TV)范数来消除复原图像中的阶梯效应并较好地保护复原图像的边缘。其次,PSF的保真项和正则项分别采用L2范数和H1范数以降低估计PSF时参数调节的难度。最后,通过分裂布雷格曼迭代方法对提出的模型进行最优化求解。在人造模糊图像和真实模糊图像上进行了实验,结果表明:提出的方法能够对运动、散焦等多种模糊类型的图像进行有效复原,并准确地估计出相应的PSF。与近年来一些较好的模糊图像盲复原方法相比,不仅在主观视觉效果上有较为明显的改进,而且在客观的改善信噪比(ISNR)上也提高了0.36dB到14.66dB。
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