提出一种重加权总变分与hyper-Laplacian相结合的图像盲复原算法。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展函数,并用其复原模糊图像,对以上两步反复迭代,使点扩展函数不断接近真实的解;最后,结合hyper-Laplacian函数曲线能很好地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,并有效抑制图像的振铃效应,且在主观视觉与客观评价指标上都得到明显的提升。
图像处理 图像盲复原 重加权总变分 hyper-Laplacian函数 模糊核 迭代 激光与光电子学进展
2020, 57(8): 081025
