高性能模糊图像恢复技术及其应用

admin · 发表于 2023-9-21 11:45:22

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随着当今科技的发展，在空间技术、工业、军事、医疗、智能交通等领域都需要处理大量的图像信息，其中关于模糊图像的恢复处理已成为最具挑战性的研究领域而备受关注。然而，由于图像模糊退化的原因是复杂多样的，需要针对其关键性因素寻求有效的处理方法，才能达到预期的目标。事实上，在通常情况下，模糊图像的点扩散函数是未知的，从而使得盲复原与模糊参数辨识相结合的方法具有重要的研究意义。本文的研究工作将围绕该盲复原框架展开，所取得的主要成果与创新点如下。(1) 模糊参数辨识。考虑到传统倒谱估计的方法在强噪声下的不足，本文提出了一种基于Radon变换与改进倒谱算子的鲁棒的参数辨识方法。该方法不仅适用于噪声干扰下的运动模糊图像与散焦模糊图像，而且在混合模糊图像的参数辨识中也表现出了良好的性能。(2) 基于总变分正则化的自适应图像复原。由于经典的广义交叉检验与L曲线正则化参数选择方法对噪声比较敏感，因此本文提出了一种新的针对总变分优化题目的正则化参数选择算法，以此来提高图像的复原质量。由于采用了粒子群优化与局部自适应调整，算法体现出了较强的抗噪声能力且适用于各种模糊情况。(3) 基于贝叶斯模型的多帧复原。鉴于基于最大后验概率与Tikhonov正则化的多帧复原模型在抗噪能力与图像细节保持上的不足，本文提出了一种基于简化的最大后验概率与TV(Total Variation)正则化模型的复原算法，且在该算法的求解过程中通过引入惩罚项来加速全局收敛。最后，以深空探测与遥感图像处理为背景，进行了仿真模拟实验。实验结果表明，本文所提出的盲复原算法能够很好地恢复图像的纹理、细节和边缘信息，具有很强的实用性。

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