【摘 要】
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针对静止场景中由于相机的不均匀抖动而产生的空间变化模糊图像,提出一种带有模糊核选择器的基于分块的全局图像复原算法.该算法将图像规则分块并用不同参数对各区块做模糊核辨识,得到各分割区块的一组模糊核估计;通过设计的残差评估的策略,从辨识到的模糊核集合中筛选出与各区块匹配的最佳模糊核估计;再通过迭代最小化目标函数求得最终的全局复原结果.实验结果表明,当图像中包含不同抖动模糊水平的子区域而且子区域间的轮廓
【机 构】
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中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（60972126）,国家自然科学基金重点项目（61032007）,国家自然科学基金联合基金（U0935002/L05）,北京市自然科学基金（4102060）.
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针对静止场景中由于相机的不均匀抖动而产生的空间变化模糊图像,提出一种带有模糊核选择器的基于分块的全局图像复原算法.该算法将图像规则分块并用不同参数对各区块做模糊核辨识,得到各分割区块的一组模糊核估计;通过设计的残差评估的策略,从辨识到的模糊核集合中筛选出与各区块匹配的最佳模糊核估计;再通过迭代最小化目标函数求得最终的全局复原结果.实验结果表明,当图像中包含不同抖动模糊水平的子区域而且子区域间的轮廓划分较鲜明时,文中算法的复原效果尤佳.
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