本文選題：模糊圖像　切入點：圖像盲復原　出處：《光學精密工程》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出了一種基于L0稀疏先驗的改進正則化模糊圖像盲復原算法來解決相機抖動所產(chǎn)生的模糊問題。根據(jù)模糊圖像的梯度分布要比清晰圖像稠密并且暗通道的稀疏性也相對較小這一固有屬性建立了新的優(yōu)化模型。針對L0范數(shù)的高度非凸性和暗通道稀疏優(yōu)化過程中涉及到的非線性最小化問題,提出了一種近似線性映射矩陣,并用半二次分解法對L0最小化問題進行求解。最后,采用快速傅里葉變換在頻域中對模糊核及清晰圖像進行交替迭代運算得到復原圖像。對多幅不同類型的模糊圖像進行了實驗,結(jié)果顯示:復原圖像平均灰度梯度高達11.411,圖像信息熵達到7.304,處理365×285的圖像只需8.07s。提出的算法有效抑制了圖像邊緣處的振鈴效應,完整保留了清晰的細節(jié)信息的同時顯著提高了運算速度,并適用于多種不同類型圖像的盲復原。
[Abstract]:An improved regularized blur image restoration algorithm based on L0 sparse priori is proposed to solve the blur problem caused by camera jitter. The gradient distribution of blurred image is denser than that of clear image and the dark channel is sparse. A new optimization model is established for the inherent property of relatively small property. For the highly non-convexity of L _ 0 norm and the nonlinear minimization problem involved in the sparse optimization of dark channels, a new optimization model is proposed. In this paper, an approximate linear mapping matrix is proposed, and the semi-quadratic decomposition method is used to solve the L0 minimization problem. Fast Fourier transform (FFT) is used to iterate the fuzzy kernel and clear image in frequency domain to get the reconstructed image. The results show that the average grayscale gradient of the reconstructed image is 11.411, the information entropy of the reconstructed image is 7.304, and the processing of 365 脳 285 images requires only 8.07 s. The proposed algorithm can effectively suppress the ringing effect at the edge of the image. The algorithm not only preserves the clear detail information but also improves the speed of operation and is suitable for blind restoration of many different types of images.
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;中國科學院大學;
【基金】：林業(yè)公益性行業(yè)科研專項基金資助項目(No.201204515)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1573707