不同方法对模糊图像进行复原

资 源 简 介

不同方法对模糊图像进行复原

详 情 说 明

在数字图像处理中，模糊图像复原是一个经典问题。当图像因运动、离焦或系统缺陷导致质量下降时，我们可以通过多种算法尝试恢复原始信息。

维纳滤波是最常用的线性复原方法之一。它基于统计特性，在频域对图像进行最小均方误差估计。算法会考虑图像和噪声的功率谱，在抑制噪声的同时锐化图像。

盲反卷积技术则更具挑战性，它在点扩散函数未知的情况下进行复原。通过迭代估计模糊核和清晰图像，这种方法能处理相机抖动等实际场景，但对噪声较为敏感。

Lucy-Richardson算法属于非线性迭代方法，基于最大似然估计原理。它特别适用于泊松噪声条件下的图像复原，通过反复修正估计值逐步逼近真实图像，但可能引入人工伪影。

规则化方法通过引入先验约束（如平滑性、稀疏性）来解决病态逆问题。Tikhonov规则化是最典型的方案，它在保持图像边缘的同时抑制噪声放大。现代方法还会结合深度学习的先验知识。