摘要
图像在获取、传输及保存的过程中,很多因素会导致图像质量退化,图像模糊是图像质量退化的一种常见表现.基于全变差(TV)的图像复原Chan模型虽然能较好地刻画导致图像质量退化的模糊核,但该模型的图像复原结果严重依赖于参数的选取.针对Chan模型对参数敏感的问题,在该模型中引入模糊核的Tikhonov正则,提出新的盲去糊模型,并证明新的盲复原模型解的存在性.另外,采用由粗到精的多层图像金字塔策略,构造模糊核的初始值,再结合交替极小化(alternating minimization,AM)方法,设计基于初始模糊核的快速算法求解所提模型.数值实验结果表明:所提模型与其他正则化模型相比,在不需要模糊核动态阈值约束的前提下,不仅能得到高质量的图像复原结果,而且对参数有较好的鲁棒性.
维普
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