计算机应用

作者：耿源谦, 吴传生, 刘文

单位：1. 武汉理工大学 理学院, 武汉 430070;2. 武汉理工大学 航运学院, 武汉 430063;3. 交通物联网技术湖北省重点实验室(武汉理工大学), 武汉 430063

关键词：模糊图像,图像盲复原,正则化约束,交替方向乘子法,全变分

基金：国家自然科学基金资助项目（51609195）。

为能够复原出高质量的清晰图像，提出一种混合正则化约束的模糊图像盲复原方法。首先，根据模糊核的稀疏性，采用L0范数的正则项对模糊核进行稀疏约束，以提高模糊核估计的准确性；然后，根据图像梯度的稀疏性，采用混合一阶和二阶图像梯度的L0范数对图像梯度进行正则化约束，以保留图像边缘信息；最后，由于所提出的混合正则化约束模型本质上是非凸非光滑优化问题，通过交替方向乘子法对模型进行求解，并在非盲反卷积阶段采用L1范数数据拟合项和全变分的方法复原清晰图像。实验结果表明，所提方法能够复原出更加清晰的细节和边缘信息，复原结果的质量更高。

来源：2020年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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