盲卷积图像复原方法

资 源 简 介

盲卷积图像复原方法

详 情 说 明

盲卷积图像复原是一种在未知点扩散函数(PSF)情况下对模糊图像进行复原的先进技术。这种方法不需要预先知道导致图像模糊的具体退化函数，而是通过图像本身的信息来估计模糊核并进行复原。

核心思想是通过迭代优化的方式同时估计模糊核和清晰图像。典型的盲卷积算法包含两个交替进行的步骤：第一步固定当前估计的模糊核，优化清晰图像；第二步固定当前估计的清晰图像，优化模糊核。这种交替优化的过程会逐步提升复原质量。

在实际应用中，盲卷积方法能够处理多种类型的模糊，包括运动模糊、散焦模糊等。相比传统的非盲去卷积方法，盲卷积更具实用性，因为在实际场景中我们往往无法准确获知成像系统的模糊特性。

需要注意的是，盲卷积是一个病态问题，容易受到噪声和初始估计的影响。现代方法通常会引入各种先验知识来约束解空间，如图像的梯度稀疏性、模糊核的平滑性等，以提高复原的稳定性和质量。