混合約束的運動模糊圖像盲復原方法研究.pdf

1、運動模糊是一種常見的圖像模糊類型。造成運動模糊的原因一般有兩個：相機抖動、相機和拍攝物體之間相對運動。圖像盲復原是指模糊核未知時對模糊圖像進行復原。這是嚴重的不適定性問題，正則化技術可以將不適定性問題轉(zhuǎn)換為適定性問題。本文在基于正則化技術的盲復原方法基礎上，深入研究模糊核正則項和圖像正則項的構造方法，提出一種混合約束的運動模糊圖像盲復原方法。在模型方面，為了保證運動模糊核的稀疏性和連續(xù)平滑性，采用H1范數(shù)和L1范數(shù)混合約束對模糊核進行約

2、束；為了消除復原圖像階梯效應的同時保護圖像邊緣，提出非凸高階全變差對圖像進行約束。在模型求解方面，設計了基于迭代重加權最小化方法和分裂布雷格曼迭代的方法進行求解。
　　本研究主要內(nèi)容包括：①調(diào)研模糊圖像盲復原方法，重點調(diào)研基于正則化技術的圖像盲復原方法?？偨Y(jié)圖像盲復原的相關理論基礎、運動模糊圖像模糊核的特點以及運動模糊圖像盲復原的難點。②深入研究模糊核正則項和圖像正則項的構造方法?？偨Y(jié)常見的模糊核正則項構造方法，重點研究利用混合約

3、束構造模糊核正則項的方法，并分析利用H1范數(shù)和L1范數(shù)對圖像盲復原模型中的模糊核進行混合約束的優(yōu)勢，及保護模糊核連續(xù)平滑性和稀疏性的特點；分析、總結(jié)圖像盲復原模型中圖像正則項的構造方法，充分分析利用非凸高階全變差對圖像進行約束的優(yōu)勢，及有效消除圖像階梯效應和保護圖像邊緣的特點。③建立混合約束的運動模糊圖像盲復原模型并設計相應的求解算法。在建立的模型中，為了保證運動模糊圖像模糊核的稀疏性和連續(xù)平滑性，使用H1范數(shù)和L1范數(shù)對模糊核進行混合

4、約束，為了消除復原圖像的階梯效應，同時保護圖像邊緣，使用非凸高階全變差對圖像進行約束。為建立的模型設計基于迭代重加權最小化和分裂布雷格曼迭代的求解算法。該算法分為內(nèi)部迭代和外部迭代，外部采用迭代重加權最小化方法；內(nèi)部采用分裂布雷格曼迭代算法求解。為了提高求解算法的性能，添加圖像的非負性約束、模糊核歸一化約束和動態(tài)閾值約束。④設計并進行相關驗證實驗。實驗分為模擬運動模糊圖像復原實驗和真實運動模糊圖像復原實驗兩部分。與目前經(jīng)典的和幾種優(yōu)秀的