單幅圖像盲復原技術研究.pdf

1、圖像復原的主要任務是由已知的模糊退化圖像重建原始清晰圖像。根據(jù)模糊核是否已知將圖像復原算法分為兩大類:非盲復原算法和盲復原算法。圖像盲復原由于無需已知模糊核，有更強的實際應用性。隨著稀疏表示技術的發(fā)展，超完備字典稀疏表示開始應用于圖像復原模型，利用字典的冗余性可有效恢復圖像的結(jié)構(gòu)和細節(jié)。本文基于字典稀疏表示框架，研究單幅圖像盲復原，具體工作如下:
　　針對目前基于字典稀疏表示的圖像盲復原算法中存在的計算復雜度高、細節(jié)恢復能力有限、

2、易產(chǎn)生‘偽像’等不足，結(jié)合字典稀疏表示和圖像梯度先驗約束，本文提出了一種新的圖像盲復原算法。引入一種新的圖像非重疊分塊方式，并利用高效的稀疏編碼方法，融入新的圖像梯度先驗和模糊核先驗，構(gòu)造新的代價函數(shù)。實驗結(jié)果表明，本文算法可有效克服目前算法中普遍存在的缺陷，提高圖像的復原質(zhì)量。
　　目前的圖像盲復原算法大多假設圖像為全局一致模糊，這并不符合實際情況。相機抖動引起的圖像模糊是最典型的非一致模糊，論文研究了相機抖動的幾何模型，將三維