快速运动模糊图像盲解卷积算法

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针对快速运动形成的图像模糊,提出了一种运动模糊图像盲解卷积算法。首先,对被噪声污染的频谱图像进行脊波增强;然后,采用一种新的基于Radon变换的鲁棒算法来确定模糊核函数,该算法在小模糊长度和低信噪比的条件下仍能准确地估计模糊核参数;确定模糊核函数后,采用基于hyper-laplacian先验的快速非盲解卷积算法来恢复模糊图像。实验结果证明,与基于机器学习的R.Fergus的算法相比较,本文算法在获得相近效果的前提下,计算时间从近30min下降到40s左右。该算法对合成运动模糊图像和实际相机运动的自然
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