联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原

摘要：

为改善运动模糊图像盲复原的效果,解决伪影显著、鲁棒性差、各尺度由于迭代次数固定而产生不利核估计的问题,提出一种联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原算法.首先,利用l0 正则化先验的稀疏性估计中间复原图像和有效去除伪影,同时引入低秩先验抑制潜像恢复过程中的噪声干扰,提高模糊核估计的准确性;然后,针对多尺度迭代次数问题采用自适应策略,通过评估模糊核的相似性调整各尺度下的迭代次数;最后,用基于半二次分裂的交替优化策略求解本算法模型,利用非盲去模糊方法得到最终清晰图像.结果表明,本文算法能有效抑制噪声和伪影,鲁棒性好,并具有良好的复原效果.

关键词：图像盲复原、l0正则化、低秩先验、自适应迭代、模糊核估计

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;河南省科技攻关项目;新疆维吾尔自治区人才发展专项资金支持项目;新疆维吾尔自治区自然科学基金地州基金资助项目

在线出版日期：2023-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：137-143