matlab代码实现盲去卷积的算法

资 源 简 介

matlab代码实现盲去卷积的算法

详 情 说 明

盲去卷积是一种在未知点扩散函数（PSF）的情况下恢复模糊图像的技术。以色列研究人员提出的算法通过迭代方式同时估计原始清晰图像和模糊核（PSF），最终实现图像去模糊的效果。

该算法的核心思路可分解为三个阶段：初始化、交替优化和结果细化。首先，基于模糊图像的梯度信息或频谱特性，初始化一个粗糙的PSF估计。随后进入交替优化环节——先固定当前PSF估计，采用非盲去卷积技术恢复图像；然后固定恢复的图像，更新PSF估计。这种交替过程通过约束优化（如稀疏性约束或能量最小化）逐步提升二者的精度。

迭代过程中会引入正则化项防止噪声放大，常见的技术包括总变分正则化或L1/L2范数约束。算法终止条件通常设置为PSF估计的变化量低于阈值，或达到最大迭代次数。最终输出的清晰图像会经过后处理（如对比度增强）以提升视觉效果。

该方法的优势在于适应性强，无需预先校准设备参数即可处理运动模糊、散焦模糊等多种退化情况。实际应用中需注意噪声敏感性问题，建议配合噪声估计模块使用。