李 响，李明伟，孙 怡

（1.大连理工大学 信息与通信工程学院，辽宁 大连 116024；2.大连海洋大学 信息工程学院，辽宁 大连 116023）

引言

图像去模糊是图像与计算机视觉应用中的一个重要问题[1]。产生图像运动模糊的原因是，在传感器的曝光时间内，运动目标与静态相机之间产生了较大的相对位移所致。一般图像模糊模型可表示为

式中：L代表目标的原始清晰图像；K表示在图像采集时目标与相机的相对运动（模糊核）；η表示叠加的成像系统噪声；B表示降质后的图像；符号⊗代表卷积。由于原始图像及其成像系统的降质情况未知，因此，仅由实际采集到的图像去重建清晰图像是一个不可逆的病态问题[2]。在目前的图像复原研究中，甚少考虑图像采集过程出现的问题对图像质量的影响，只是针对模糊图像本身进行数学建模反演、恢复重建。图像在采集过程中发生信息损失不能在后续的复原中恢复。因此只针对采集图像进行图像恢复重建，而不考虑图像采集过程的信息损失，这种图像复原是不完善的。

通常的成像方式是控制相机快门一次开启形成曝光，曝光时间决定了成像的空间分辨能力。根据信号时频关系，曝光时间越长（越宽），其频域带宽越窄，保留目标的高频分量越少，对运动目标的成像越模糊[3]。为减少频域中高频信息的损失，有学者[4-10]提出将一次曝光转换为依据特定编码的多次曝光模式，进而保留原有目标图像更多的信息。在编码曝光研究实验中，简单的方法是采集多帧连续图像叠加融合成编码曝光图像[6,11-14]，这种方式只是模拟编码曝光产生过程，而非真正的单张编码曝光图像。……