非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原

摘要：

受噪声和图像边缘结构信息的影响,传统的图像盲复原方法易出现“振铃”、“拖尾”、“阶梯”等现象.为解决上述问题,本文利用图像的后验信息、点扩散函数(PSF)的稀疏性以及l1,l2两类范数在约束中的不同作用,提出了一种更一般的非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原模型.针对提出模型的非凸优化问题,在数值求解过程中对模型的范数结构进行改进,引入Split-Bregman权值迭代方法,提高了计算精度.对人工模拟退化图像和真实图像进行了实验测试.结果表明,提出的方法能够对多种退化类型的图像进行有效复原,复原后的图像边缘保持良好,细节和纹理的处理都优于最近文献提出的模型.客观评价结果显示,相比最近文献的模型,提出模型的峰值信噪比最大可以提高2.08 dB,信息熵值最大可以提高1.14个单位.

关键词：自然光学图像、图像盲复原、点扩散函数、正则化、全变差、分裂布雷格曼

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划（863计划）;国家自然科学基金

在线出版日期：2016-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3490-3499