1 河海大学物联网工程学院, 江苏 常州 213022
2 中国工程物理研究院流体物理研究所, 四川 绵阳 621900
针对目前大多数基于统计先验的图像盲去模糊方法对边缘和细节恢复能力有限的问题,提出一种新的盲去模糊算法。通过降采样对模糊图像进行金字塔分解。在每一层图像上,利用显著性强度先验提取图像的边缘信息,并结合梯度低秩先验抑制图像中的模糊和噪声干扰。在多尺度上由粗到精地交替迭代模糊核和中间潜像,得到最终的准确模糊核。采用非盲去卷积方法复原出清晰图像。此外,针对多尺度迭代时间较长的问题,提出了一种自适应迭代策略,通过评估估计模糊核的相似性来调整迭代次数,有效减少计算成本。实验结果表明,本文算法可以准确地估计出模糊核,有效地抑制噪声影响,且得到的复原图像中含有更丰富的边缘和细节等特征。
机器视觉 盲去模糊 显著性强度 低秩先验 自适应迭代 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041505
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
目前,基于统计先验的图像去模糊方法对噪声敏感,细节恢复能力有限,而基于先验学习的算法对图像及其模糊类型、噪声水平等适应性较差。针对上述问题,基于图像模糊前后像素直方图统计,首先提出一种简单有效的低值像素先验。然后针对现有方法对图像去模糊后出现大量噪声或伪影等问题,设计深度卷积神经网络学习图像深度去噪先验,并联合低值像素先验、梯度稀疏先验提出新的去模糊模型。同时,在模糊核估计过程中,利用图像分解方法分离出图像的结构层,并在结构层估计模糊核,获得更为准确的估计结果。大量实验结果表明,本文算法不仅具有很好的细节恢复能力,且对图像及其模糊类型、噪声水平等更具稳健性。与现有主流算法相比,本文方法优势明显。
图像处理 盲去模糊 统计先验 深度去噪先验 卷积神经网络 模糊核估计 光学学报
2018, 38(10): 1010003
1 中南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410081
2 湖南第一师范学院 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410205
由于现有的模糊图像盲恢复算法计算复杂度高,计算量大,本文提出了一种基于半二次罚函数的图像盲去模糊算法,并进行了实验验证.应用图像噪声的多阶偏导数的高斯分布特性和图像梯度值服从hyper-Laplacian分布特性建立方程,使用高效交替迭代的算法对方程求解.由于迭代过程中采用快速傅里叶变换一次求解,故大大降低了运算时间,同时获得了很好的恢复效果,为实现实时视频图像去模糊奠定了基础.对一个百万像素级的图像进行了去模糊实验,结果显示,本文算法比当前流行的算法有更快的计算速度和更好的鲁棒性,计算时间缩短了60% .提出的算法为视频图像的实时盲恢复提供了新的工具.
图像处理 半二次罚函数 盲去模糊 迭代算法 模糊核函数(点扩散函数) image processing half-quadratic penalty blind deblurring iteration method Point Spread Function(PSF)
