图像盲解卷积复原

资 源 简 介

图像盲解卷积复原

详 情 说 明

图像盲解卷积复原是计算机视觉中一项关键技术，主要用于从模糊图像中恢复原始清晰画面。与传统的解卷积方法不同，盲解卷积不需要预先知道导致图像模糊的点扩散函数(PSF)，而是通过算法同时估计PSF和清晰图像。

该技术面临的核心挑战在于问题的病态性——存在无数可能的解组合都能生成相同的模糊图像。研究人员通常采用以下策略突破难题：通过自然图像的统计先验约束解空间，利用迭代优化框架交替更新PSF和清晰图像估计值，有时结合多尺度处理逐步细化结果。

典型的实现会包含正则化项控制噪声放大现象，常见的处理方法包括基于稀疏表示的约束、梯度域优化等。值得注意的是，现代方法开始整合深度学习技术，通过神经网络学习更有效的图像先验知识。

实际应用中需特别注意：当模糊程度较大或存在严重噪声时，复原质量会显著下降；计算复杂度较高可能限制实时应用；不同类型的模糊（如运动模糊、散焦模糊）往往需要针对性的处理策略。