【摘 要】
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针对传统盲复原算法使用的先验知识过于简单,导致估计出的点扩散函数误差较大,使最终复原结果出现较明显振铃现象的问题,本文提出采用重加权总变分结合hyper-Laplacian的图像
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针对传统盲复原算法使用的先验知识过于简单,导致估计出的点扩散函数误差较大,使最终复原结果出现较明显振铃现象的问题,本文提出采用重加权总变分结合hyper-Laplacian的图像盲复原算法。首先通过重加权总变分先验重建模糊图像权重的双峰分布;然后利用重建后的图像估计连续且稀疏分布的点扩散函数,并用其复原模糊图像,对以上两步反复迭代,使点扩散函数不断接近真实的解;最后结合hyper-Laplacian函数曲线能很好的拟合自然图像梯度分布的先验对模糊图像进行非盲复原。实验结果表明,与两种近几年具有代表性的盲复原算法相比,该算法能更准确地预测出模糊核及有效抑制图像的振铃效应,并且在主观视觉与客观评价指标上都有较好的提升。
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