庄金莲，陈佳丽

（龙岩学院 信息工程学院，福建 龙岩 364012）

一种改进的多通道盲图像恢复算法

庄金莲，陈佳丽

（龙岩学院 信息工程学院，福建 龙岩 364012）

基于最小绝对偏差（LAD）估计方法，提出了一种改进的双正则化多通道盲图像恢复算法。与传统的算法相比，所提出的算法更加适合处理非高斯噪声下的退化图像。实验结果表明，所提出的算法能够更快速地获得较好的原始图像估计。

最小绝对偏差；双正则化；多通道盲图像恢复；非高斯噪声

图像恢复广泛应用于医疗图像、天文成像、遥感成像、显微镜成像等当前研究的热点领域。近些年来已提出许多盲图像恢复算法。根据图像退化模型的特点，我们将这些算法分为两类。第一类是单通道盲图像恢复算法。典型的有ARMA参数估计法［1］，Ayers和Dainty提出的迭代盲反卷积方法（IBD）［2］等。第二类是多通道盲图像恢复算法［3-8］。与单通道算法相比，这类算法能够获得更好的恢复效果且应用更加广泛，如消除电子显微镜和透过大气层成像的模糊影响；对机器视觉进行模糊辨识；用于离焦深度估计方法等。

本文基于最小绝对偏差（LAD）估计方法，提出了一种改进的双正则化多通道盲图像恢复算法。在最小化过程中引入绝对值函数的弱导数来处理不可微的代价函数，并采用广义共轭梯度法的替代最小化（AM）算法进行实现。与传统的多通道算法相比，所提出的算法更适合处理非高斯噪声下的图像。实验结果表明，所提出的算法能够获得更好的图像估计。……