摘要：為了提高一致性模糊圖像盲復(fù)原清晰度,針對復(fù)原過程中涉及的全變差模型先驗約束問題,提出一種基于先驗優(yōu)化的一致性模糊盲復(fù)原算法.利用基于半高斯梯度算子的局部加權(quán)全變差模型提取模糊圖像顯著邊緣,在去除噪聲和紋理干擾的同時,可提高有利信息的保持能力;提出多尺度混合特性先驗估計模糊核,增強了模糊核估計的準確性;利用非盲去卷積得到了清晰的復(fù)原圖像.實驗結(jié)果表明,相較其他算法,針對模擬模糊圖像,所提算法的復(fù)原圖像峰值信噪比平均提升約1. 7%,結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)平均提升約19. 1%;針對真實模糊圖像,復(fù)原圖像偽影更少,邊緣紋理細節(jié)更加清晰自然,整體視覺效果更好.
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