干宗良，邱一雯，朱秀昌

(南京邮电大学通信与信息工程学院，南京 210013)

0 引言

图像模糊造成图像的主观质量下降，影响图像的清晰度。目前，大部分的去模糊算法是将图像模糊建模为原始图像与一个模糊核线性卷积的过程。因此图像去卷积的过程就是模糊图像复原的过程。当模糊核已知时，就是对模糊图像用已知的模糊核进行去卷积，这种方法称为非盲去卷积法。但实际中，模糊核大都是未知的，那就需要在去卷积的过程中同时估计模糊核，这样的方法称为盲去卷积。

模糊图像的盲去卷积是一个比图像复原更加病态的问题，仅由一个观测到的模糊图像要估计出两个未知量——去模糊图像和模糊核。部分盲去卷积方法是通过输入多幅图像来实现的，如Rav-Acha［1］需要同时输入两幅运动模糊图像;Yuan［2］则是输入一幅模糊图像和一幅噪声图像。一些方法是利用外加的硬件，如Ben-Ezra［3］把一个低分辨率的摄像机附在一个高分辨率的摄像机上，依靠摄像机来记录模糊核的运动轨迹。另外还有部分算法利用了图像的先验信息，如Fergus［4］对图像的长拖尾先验分布进行零均值的高斯混合分布拟合，再采用变化的贝叶斯估计出复原图像和模糊核。虽然复原图像的主观质量较好，但算法需要用户在模糊图像中划出一个小块，并输入模糊核大小，最终的去模糊效果与用户的这两个输入有关。Shan［5］在利用图像先验知识的同时，通过迭代的方法交互估计去模糊图像和模糊核，这类方法针对一类模糊，且计算时间较长。……