模糊圖像盲復(fù)原技術(shù)研究.pdf

1、圖像作為人們記錄生活及感知世界的一種重要手段，不管在日常生活還是科學(xué)研究上都具有非常重要的意義。通常人們使用相機(jī)獲取圖像時并非是一帆風(fēng)順的。由于相機(jī)失焦、拍照過程中的抖動、相機(jī)本身的畸變及大氣散射等諸多因素均可造成圖像的退化模糊；從而導(dǎo)致圖像信息的丟失，影響人們的正常使用。隨著拍照設(shè)備數(shù)量的不斷發(fā)展，圖像模糊問題變的越加凸顯，如何從模糊圖像恢復(fù)原始圖像成為計算機(jī)視覺與圖像領(lǐng)域的重要研究課題之一。圖像復(fù)原技術(shù)即是根據(jù)模糊圖像的退化過程，力

2、圖從原理角度，恢復(fù)出原始圖像的本來面貌的技術(shù)。廣泛的應(yīng)用于軍事、天文遙感、智能交通和安防等領(lǐng)域。
　　本文針對圖像的模糊問題，首先分析了圖像模糊的成因。在清晰圖像模糊的成因基礎(chǔ)之上，力圖從原理的角度，構(gòu)建圖像模糊退化的數(shù)學(xué)模型。然后根據(jù)圖像模糊的數(shù)學(xué)模型，分析圖像盲復(fù)原技術(shù)中關(guān)鍵問題，即圖像的模糊核估計和圖像去卷積。在圖像模糊核估計問題中，研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)原始圖像中的圖像邊緣小于模糊核時，將不利于正則化模糊核的估計，為此本文提出一種基于

3、L0范數(shù)正則化的模糊核估計方法。該方法以原始圖像梯度稀疏以及模糊核稀疏性為先驗知識，采用對應(yīng)梯度的L0范數(shù)為正則項，有效避免了圖像中的細(xì)小邊緣對模糊核估計的影響，從而提高模糊核估計的準(zhǔn)確性。針對圖像的去卷積過程，本文進(jìn)一步采用超拉普拉斯分布來近似圖像梯度的重尾分布，并以圖像梯度L23范數(shù)為稀疏正則項，采用最大后驗估計的方法對模糊圖像做反卷積，從而得到復(fù)原后的圖像。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，本文方法能夠更加準(zhǔn)確的估計出圖像的模糊核，并