【摘 要】
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模糊图像可表示为清晰图像和模糊核函数的卷积,由模糊图像恢复出清晰图像,需要同时估计模糊核和清晰图像,因此是一个病态问题.优化含有先验项的代价函数是求解病态问题最有效
【机 构】
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五邑大学信息工程学院,浙江省信号处理重点实验室
【基金项目】
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广东高校省级重点平台和重大科研项目特色创新项目（自然科学类）（No.2015KTSCX148）, 浙江省信号处理重点实验室开放课题（No.ZJKL-4-SP-OP2014-05）, 国家自然科学基金（No.61372193）
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模糊图像可表示为清晰图像和模糊核函数的卷积,由模糊图像恢复出清晰图像,需要同时估计模糊核和清晰图像,因此是一个病态问题.优化含有先验项的代价函数是求解病态问题最有效方法之一.针对图像盲去模糊问题,本研究提出具有更强稀疏表达能力的凹凸范数比值正则化先验项,在用变量分裂法求解模型时,提出用L1范数保真项更新估计图像,在更新模糊核时,提出使用线性递增权重参数对模糊核按多尺度方法由粗到细逐步估计,当获得模糊核后,利用封闭阈值公式估计清晰图像.该方法能快速得到高质量的清晰图像,实验结果验证了模型的有效性和算法的快速
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