改进的超拉普拉斯约束的单幅图像去模糊算法

摘要 根据图像模糊产生方式的不同,研究人员将最为常见的模糊类型划分为离焦模糊和运动模糊两大类,而本文着重研究运动模糊的去除方法.在Krishnan和Fergus等人提出的基于超拉普拉斯先验的图像去模糊算法的基础上,本文给出了一种改进的基于超拉普拉斯约束的单幅图像去模糊算法.该算法主要分成三个处理步骤:在综合考虑图像边缘幅值和梯度的基础上,筛选出用于模糊核估算的图像子区域;对模糊核的稀疏性进行超拉普拉斯约束,快速且精确地估算出所需的模糊核信息;在对图像进行快速非盲反卷积复原阶段,原有的算法是用超拉普拉斯模型直接对图像梯度进行约束,而本文使用一种新的分布约束,从而生成了质量高,视觉效果好的去模糊图像.实验结果表明,本文算法可获得较好的图像去模糊效果,同时提高了去模糊算法效率