余义斌，彭　念，甘俊英

(1.五邑大学信息工程学院，广东江门 529020; 2.浙江省信号处理重点实验室，浙江杭州 310023)



凹凸范数比值正则化的快速图像盲去模糊

余义斌1,2，彭念1,2，甘俊英1

(1.五邑大学信息工程学院，广东江门 529020; 2.浙江省信号处理重点实验室，浙江杭州 310023)

模糊图像可表示为清晰图像和模糊核函数的卷积，由模糊图像恢复出清晰图像，需要同时估计模糊核和清晰图像，因此是一个病态问题.优化含有先验项的代价函数是求解病态问题最有效方法之一.针对图像盲去模糊问题，本研究提出具有更强稀疏表达能力的凹凸范数比值正则化先验项，在用变量分裂法求解模型时，提出用L1范数保真项更新估计图像，在更新模糊核时，提出使用线性递增权重参数对模糊核按多尺度方法由粗到细逐步估计，当获得模糊核后，利用封闭阈值公式估计清晰图像.该方法能快速得到高质量的清晰图像，实验结果验证了模型的有效性和算法的快速性.

凹凸范数比值正则化；图像盲去模糊；变量分裂法；封闭阈值

1　引言

常见的图像模糊包括因聚焦不当引起的散焦模糊，因相机与被拍摄目标存在相对运动引起的运动模糊和由光学系统缺陷引起的像差模糊等几类.图像模糊会使图像的有用信息丢失，如日常生活与工业生产中广泛使用的数码相机在获取图像过程中，普遍存在着一定程度的散焦模糊和运动模糊，直接影响图像质量，又如车辆识别监控系……