运动模糊图像图像复原

资 源 简 介

运动模糊图像图像复原

详 情 说 明

运动模糊是图像采集过程中常见的退化现象,通常由相机和场景之间的相对运动引起。针对运动模糊图像的复原问题,业界主要采用以下四种经典方法:

维纳滤波是最常用的线性复原方法,它在频域中通过最小化均方误差来实现图像复原。该方法需要事先知道点扩散函数(PSF)和噪声功率谱,能够有效抑制噪声放大,但容易产生振铃效应。

约束最小二乘法是一种基于正则化的复原方法,通过引入平滑约束条件来克服逆滤波的不稳定性。这种方法不需要精确知道噪声统计特性,对PSF估计误差具有较强的鲁棒性。

Lucy-Richardson算法是一种非线性迭代算法,基于最大似然估计原理,特别适用于泊松噪声条件下的图像复原。该算法能够保持图像的非负特性,但需要较多迭代次数且对初始PSF估计敏感。

盲目卷积复原方法不需要预先知道PSF,而是同时估计PSF和清晰图像。这类方法通过利用图像的先验信息(如稀疏性、梯度分布等)来实现联合估计,虽然计算复杂度较高,但在实际应用中更具实用性。

这些方法各有优劣,实际应用中常需要根据模糊特性、噪声水平和计算资源等因素进行方法选择和参数调整。