对图像进行约束最小二乘滤波复原

资 源 简 介

对图像进行约束最小二乘滤波复原

详 情 说 明

约束最小二乘滤波是一种经典图像复原技术，通过正则化方法在去模糊和抑制噪声之间取得平衡。该算法的核心思想是在解空间中加入平滑性约束，避免直接逆滤波导致的高频噪声放大问题。

处理流程通常分为两个关键阶段：首先构建包含拉格朗日乘子的优化函数，将原始病态问题转化为良态问题求解；然后通过频域计算实现高效滤波。在迭代求解过程中，约束项会惩罚图像中不合理的剧烈变化，从而抑制振铃伪影。

edgetaper函数作为后处理步骤，专门针对复原图像边界处的振铃现象。其工作原理是通过对图像边缘施加渐变的平滑过渡，使得周期边界假设带来的高频失真得到有效缓解。该操作会计算最优的锥形窗口函数，在保持中心区域细节的同时柔化边缘突变。

实际应用中需要特别注意正则化参数的选取，过强会导致图像过度平滑，过弱则无法有效抑制噪声。通常采用L曲线法或广义交叉验证来自动确定最佳参数值。对于含有复杂纹理的图像，建议分块处理以获得更好的局部适应性。