【摘 要】
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图像在获取、传输及保存过程中,很多因素会导致图像质量退化,图像模糊是图像质量退化的一种常见表现。图像去模糊是指根据图像质量退化过程和图像先验信息去恢复原始清晰图像,在医疗、影视、太空探索及监控录像等领域有着广泛的应用。本文研究基于变分偏微分方程的图像盲去模糊方法,主要研究内容和创新点如下:（1）在Chan模型中引入模糊核的吉洪诺夫（Tikhonov）正则,提出新的盲去糊模型,利用交替极小化（Alt
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图像在获取、传输及保存过程中,很多因素会导致图像质量退化,图像模糊是图像质量退化的一种常见表现。图像去模糊是指根据图像质量退化过程和图像先验信息去恢复原始清晰图像,在医疗、影视、太空探索及监控录像等领域有着广泛的应用。本文研究基于变分偏微分方程的图像盲去模糊方法,主要研究内容和创新点如下:（1）在Chan模型中引入模糊核的吉洪诺夫（Tikhonov）正则,提出新的盲去糊模型,利用交替极小化（Alternating Minimization,AM）方法设计所提模型的数值求解方法。数值实验结果表明:所提模型不仅可以提升去模糊图像的质量,而且对参数有较好的鲁棒性。（2）给出基于Tikhonov正则盲去糊模型的解的存在性证明。进一步,通过引入由粗到精的多层图像金字塔策略,设计模糊核初始值的构造方法。（3）引入二阶广义全变差（Total Generalized Variation,TGV）正则项,提出基于TGV的两阶段图像盲去糊模型。进一步,结合交替极小化及分裂Bregman算法进行数值求解,并采用参数自适应方法来减少参数选取的自由度,设计所提模型的数值求解方法,数值实验结果验证了所提模型与算法的有效性。
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