贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法

摘要：

为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计.在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数.对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题.基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数.实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进.与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势.

关键词：图像盲去卷积、贝叶斯框架、先验模型、总变分模型、数值计算

所属期刊栏目：10

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60573019;国家科技支撑计划X2JSB1080010

在线出版日期：2010-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3344-3348