周志豪,张玉龙,唐启凡,闫金涛

(西安交通大学软件学院,710049,西安)

近年来,作为图像处理领域的基本问题之一,单幅图像去模糊由于其广泛的应用而受到了关注,并通过一些里程碑式的解决方案取得了巨大的成功[1]。根据成像原理不同,图像模糊可分为散焦模糊与运动模糊,图像的散焦模糊主要是由于成像设备对焦不准而形成,运动模糊形成的主要原因是成像设备在曝光时间内抖动或者被拍摄目标在运动。单幅图像的运动模糊过程可以建模为一个清晰图像和一个模糊核的卷积,表达式为

v=u⊗h+ε

(1)

式中:u表示潜在图像;h表示运动模糊核;ε表示图像噪声;v表示已知的模糊图像;⊗是卷积操作。

图像去模糊方法可以大致分为非盲去模糊和盲去模糊两类。若模糊核已知,则研究的图像去模糊问题为非盲去模糊问题,其目标是根据给定的模糊图像和已知的模糊核估计出潜在图像。比较经典的非盲去模糊方法是基于维纳滤波[2]的方法,但是该方法对加性噪声特别敏感,恢复出的图像效果往往不佳。Richardson-Lucy方法利用了EM方法和极大似然法[3],在一定的迭代次数内图像纹理细节会随着迭代次数增加而变得清晰,但是加性噪声和振铃效应会更加明显,且迭代次数过多会导致恢复质量下降;Zhuang等提出了基于子空间数据保真度的非盲去模糊方法,以实现对不同图像内容的差分处理,取得了不错的效果[4]。

若模糊核未知则为非盲去模糊,需要从给定的模糊图像中估计出未知的模糊核与潜在图像。……