​运动模糊图像复原

资 源 简 介

​运动模糊图像复原

详 情 说 明

运动模糊图像复原是数字图像处理中的重要课题，主要针对因相机抖动或物体运动导致的模糊问题。常见的复原方法可分为非盲目去模糊和盲目去模糊两大类。

非盲目方法需要已知点扩散函数(PSF)，主要包括： 维纳滤波：基于频域的最小均方误差准则，在抑制噪声的同时恢复图像，但对PSF误差敏感。 约束最小二乘法：通过引入正则化项解决病态问题，能更好地保留图像边缘信息。 Lucy-Richardson算法：基于最大似然估计的迭代方法，适合泊松噪声环境，但可能放大噪声。

盲目卷积方法则无需预先知道PSF，通过分析模糊图像本身估计模糊核，再进行反卷积。这种方法更贴近实际应用场景，但计算复杂度较高，对噪声敏感。现代深度学习方法正在这一领域展现出优势。

选择复原算法时需要权衡计算效率、噪声敏感度和先验信息需求。实际应用中常采用多种方法组合的策略。