【摘要】：單幅圖像盲去卷積的目的是從一幅觀測的模糊圖像估計出模糊核和清晰圖像。該問題是嚴重病態(tài)的,尤其是觀測圖像中噪聲不可忽略時更具挑戰(zhàn)性。該文主要針對如何有效利用低秩先驗約束進行噪聲模糊圖像盲去卷積問題,提出一種在交替最大后驗(MAP)估計框架下利用低秩先驗約束的單幅噪聲模糊圖像盲去卷積方法。首先,在估計中間復原圖像時,利用低秩先驗約束對復原圖像中的噪聲進行抑制。然后,采用降噪后的中間復原圖像估計模糊核,得到更好質量的模糊核估計。迭代上述兩個操作獲得最終可靠的模糊核估計。最后,根據所估計的模糊核,通過非盲去卷積方法復原出清晰圖像。實驗結果表明:所提方法在定量和定性評價指標上優(yōu)于已有的代表性方法。
[Abstract]:The purpose of blind deconvolution of a single image is to estimate the blurred core and clear image from an observed blurred image. The problem is seriously ill-posed, especially when the noise in the observation image can not be ignored. In order to solve the problem of blind deconvolution of noise blur images using low rank prior constraints effectively, this paper presents a blind deconvolution method for noise blur images with low rank prior constraints under the framework of alternating maximum a posteriori (MAP) estimation. Firstly, the noise in the reconstructed image is suppressed by using a low rank priori constraint in the estimation of the intermediate restoration image. Then, a better quality fuzzy kernel estimation is obtained by using the de-noised intermediate restoration image to estimate the blur kernel. The final reliable fuzzy kernel estimation is obtained by iterating the above two operations. Finally, according to the estimated fuzzy kernel, the clear image is reconstructed by non-blind deconvolution. The experimental results show that the proposed method is superior to the existing representative methods in quantitative and qualitative evaluation.
【作者單位】： 中國科學院沈陽自動化研究所光電信息技術研究室;中國科學院大學;中國科學院光電信息處理重點實驗室;遼寧省圖像理解與視覺計算重點實驗室;沈陽工程學院信息學院;
【基金】：遼寧省教育廳科研項目(L2015368)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2428212