约束最小二乘法图像复

资 源 简 介

约束最小二乘法图像复

详 情 说 明

约束最小二乘法图像复原是一种经典的图像去模糊技术，它通过引入正则化约束来克服传统最小二乘法的不适定性问题。

核心思路是通过构建包含数据保真项和正则化项的优化目标函数。数据保真项确保复原图像与观测图像保持一致，正则化项则引入先验知识约束解的平滑性。常见正则化方法包括Tikhonov正则化和全变分正则化。

与直接逆滤波不同，该方法能有效抑制噪声放大，特别适用于存在噪声的模糊图像复原。算法实现时需要选择合适的正则化参数平衡去模糊和降噪效果。

在实际应用中，该方法可以处理线性空间不变的模糊类型（如运动模糊、高斯模糊等）。通过傅里叶变换可以加速计算过程，大幅提升处理效率。

注意事项包括：正则化参数需要通过实验确定，过大过小都会影响效果；对于严重噪声图像可能需要结合其他降噪算法；非均匀模糊需要采用更复杂的变分模型。