nas-rif盲去模糊

资 源 简 介

nas-rif盲去模糊

详 情 说 明

图像盲复原技术旨在未知退化过程的情况下恢复清晰图像，是计算机视觉领域的重要课题。本文探讨了两种典型方法及其实现思路。

误差-参数分析法适用于可参数化的点扩散函数(PSF)场景。该方法通过分析图像退化特征，先估计线性移动或高斯模糊等参数化模型的PSF参数，随后采用维纳滤波等经典复原算法进行图像重建。这种方法的优势在于参数估计阶段能有效压缩解空间，但要求PSF具有明确的数学模型表达。

NAS-RIF算法采用非负支撑域约束的递归逆滤波策略，通过迭代方式同时估计PSF和清晰图像。其核心思想是在频域建立退化模型，通过约束优化逐步修正解。改进方案引入正则化项处理病态问题，有效抑制噪声放大并保持边缘特征。仿真实验表明，该算法对复杂模糊情况具有更好的适应性。

两种方法各具特点：参数分析法计算效率高但依赖先验模型；NAS-RIF适用性更广但计算复杂度较高。实际应用中可根据模糊类型选择合适方案，对于未知模糊模式的场景，改进版NAS-RIF展现出更好的鲁棒性。