散焦盲卷积恢复方法

资 源 简 介

散焦盲卷积恢复方法

详 情 说 明

散焦盲卷积恢复是计算机视觉和图像处理中的一个经典病态问题。传统的解决方案通常依赖于各种正则化方法，但这些方法存在一个根本性缺陷——其代价函数的最小值往往并不对应于真实的清晰图像。这导致研究人员不得不引入贝叶斯方法、自适应代价函数、alpha-matting提取和边缘定位等一系列辅助技术来提升恢复效果。

本文提出了一种创新的图像正则化方法，其核心突破在于能够确保代价函数在真实清晰图像处取得最小值。这种特性使得我们可以使用极其简洁的代价函数公式来解决盲卷积问题，完全不需要依赖其他辅助方法。新方法的算法实现非常简洁，因此在执行效率上表现出色，同时具备极强的鲁棒性。

实验部分展示了该方法在实际图像上的优异表现，无论是处理空间不变模糊还是更具挑战性的空间变化模糊情况，都能获得令人满意的恢复效果。相较于传统方法复杂的多阶段处理流程，这种基于新型正则化的单一代价函数方法展现出了显著优势。