【摘 要】
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图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略（Local St
【机 构】
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重庆邮电大学计算机网络与通信技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271259,61301123);重庆市自然科学基金(CTSC2011jj A40006);重庆市教委科学技术研究项目(KJ120501,KJ120502,KJ110530);重庆邮电大学青年科学研究项目;重庆邮电大学科研基金项目(A2014-10)资助课题
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图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略（Local Structure Extraction Scheme,LSES）将图像中的大尺度图像边缘准确地提取出来。然后,在模糊核（Blur Kernel,BK）的估计阶段,将提取的大尺度图像边缘与前期研究中所提出的一种结合稀疏性和平滑特性的双重正则化约束模型相结合,实现模糊核更加准确的估计。在图像的复原阶段,为了得到高质量的复原图像,提出一种结合全
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