正则化方法对模糊图像进行恢复的算法

资 源 简 介

正则化方法对模糊图像进行恢复的算法

详 情 说 明

图像恢复是计算机视觉中的重要课题，当图像因运动模糊、失焦或噪声干扰导致质量下降时，正则化方法能有效重建清晰图像。其核心思想是通过引入先验约束，将不适定问题转化为适定优化问题。

典型处理流程包含三个关键步骤：首先建立退化模型，将原始清晰图像与点扩散函数卷积并添加噪声；然后构建包含数据保真项和正则项的目标函数，常见正则项有Tikhonov正则化和全变分（TV）正则化；最后通过参数调节平衡去噪和细节保留。

Tikhonov正则化采用L2范数约束，适合抑制高斯噪声但易导致边缘模糊；TV正则化通过L1范数保持边缘锐利，但对阶梯效应敏感。参数选择直接影响恢复效果：过大会过度平滑，过小则无法有效去噪。现代方法常结合贝叶斯框架或交叉验证进行自适应参数优化。

该技术在医学影像、卫星遥感和监控系统等领域有广泛应用，最新进展包括结合深度学习的混合正则化方法，能更好地保持纹理细节同时抑制复杂噪声。