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图像是当前接收外界信息的重要信息源,发挥着举足轻重的作用。尤其随着人工智能、人脸识别、智能家居、自动驾驶等技术的飞速发展,对于如何获取一幅高质量的清晰图像显得尤为重要。但是由于各种原因,比如被拍摄物体的快速位移或者拍摄设备存在抖动等都会使获取到的图像产生运动模糊,由此给图像获取者带来极大不方便。而当模糊核未知情况下,图像去模糊显得更加困难,因此图像的盲去模糊在当前社会具有较好的应用价值。本文在对图像复原背景及国内外研究现状进行分析的基础上,主要完成了以下几方面的工作:1.针对先验盲去运动模糊时,点扩散函数(PSF)估计不准确的问题,根据图像的重尾分布特点,提出了一种基于超拉普拉斯先验以及高阶全变差正则化的图像复原算法。超拉普拉斯稀疏先验可以最真实地反映自然先验的重尾分布特点,有效复原图像的边缘信息,而高阶全变差可以有效去除光滑区域易出现的阶梯效应及振铃效应,二者相结合可以得到更接近真实的PSF,尤其对于模糊程度较大的模糊图像,能够有效复原图像的全局信息,通过主客观对比实验证明,该算法可以有效进行图像的复原。2.针对归一化稀疏先验对复原图像的边缘保护能力较弱这一问题,根据图像信号的稀疏理论以及正则化理论,在归一化稀疏先验的基础上,同时增加了高阶和低阶全变差正则化项。其中低阶TV正则化项能够更好得保护复原图像的边缘信息特性,但容易产生阶梯效应,而高阶TV正则化项能够有效抑制图像在平滑部分出现的阶梯效应和振铃效应。通过实验分析,本文的盲复原算法可以对边缘信息较为复杂的模糊图像进行复原,保护边缘细节的同时有效抑制振铃效应。并且将本文的去模糊方法与当前主流去模糊方法进行了对比,从主观和客观评价上进一步验证了本文算法在复原图像上的有效性及鲁棒性。3.针对本文算法多参性及非凸性的特点,采用分裂Bregman迭代算法以及GST算法相结合的方法。由于本文算法中参数较多,属多参数的优化问题,针对多参数求解利用了分裂Bregman迭代算法,将多参问题转换为多个子问题分别优化求解,降低了求解的难度;针对求解超拉普拉斯(l_p)的非凸函数的求解问题,采用了GST算法,可以方便求解任意P(0
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