基于稀疏和暗通道先驗的退化圖像復(fù)原.pdf

1、圖像在獲取和傳輸過程中，容易受到外界條件的影響而產(chǎn)生退化降質(zhì)現(xiàn)象，模糊圖像便是其中最主要的退化形式。圖像復(fù)原就是通過建立并求解退化模型來恢復(fù)出原始的清晰圖像，現(xiàn)下流行的盲復(fù)原算法大多依據(jù)自然圖像的假設(shè)先驗知識來建立能量方程，然而先驗知識的匱乏或不準確往往導(dǎo)致所復(fù)原的圖像出現(xiàn)噪聲或者偽影現(xiàn)象。
　　針對上述問題，本文基于貝葉斯框架，建立了盲復(fù)原算法的一般能量方程，并依據(jù)自然圖像的稀疏先驗和暗通道先驗構(gòu)建了兩種目標函數(shù)，這兩種先驗結(jié)合

2、起來能夠約束復(fù)原的圖像更趨向于清晰圖像。本文的主要工作成果如下:
　　1.針對稀疏先驗正則項不準確的問題，構(gòu)建了與L0范數(shù)更為接近的近似函數(shù)，并采用半二次分裂方法求取了模糊核與清晰圖像的解析解;
　　2.提出了一種基于暗通道先驗與稀疏先驗相結(jié)合的目標函數(shù)來解決單獨的稀疏先驗約束性較低的問題，使得復(fù)原圖像更接近真值圖像;
　　3.針對普通算法估計的模糊核容易出現(xiàn)噪聲的現(xiàn)象，提出了一種分塊面積約束的方法來有效的抑制模糊核中