魏丙财， 张立晔， 孟晓亮， 王康涛

(山东理工大学 计算机科学与技术学院，山东 淄博 255000)

1 引 言

由于相对运动、镜头抖动、相机内部传感器噪声、天气因素(雾霾等)、相机散焦等原因，导致图像在拍摄、传输和储存时会产生一定的退化，造成图像质量下降，产生模糊[1]。其中运动模糊图像主要是由于相机与物体在短曝光时间内发生相对运动造成的。为了从运动模糊图像中提取有用的信息，图像复原已成为图像处理的一个重要研究方向，也是数字图像处理的一个重要应用。图像复原技术可以消除或减少图像退化的问题，获得更清晰的图像。

早期的图像去模糊研究，一般是在去模糊过程中假设模糊特征，利用图像的先验知识估计模糊核。因此，图像去模糊的重点之一是确定模糊核。根据模糊核的已知与否，去模糊方法可以分为两大类：一类模糊核已知，称为非盲复原；另一类模糊核未知，称为盲复原。

非盲复原又称为传统图像复原算法，此种方法会根据已知的模糊核，进行解卷积操作，如逆滤波、L-R算法、维纳滤波等算法。由于在实际应用中很难获得精确的模糊核，因此非盲复原表现较差，无法得到清晰的复原图像。

现实场景中盲复原的应用场景更广泛。早期的研究大多使用图像先验，包括全变差、重尾梯度先验或超拉普拉斯先验，它们通常以由粗到细的方式应用于图像，如Pan等人提出了基于图像暗通道先验的模糊核估计方法[2]，Levin等利用一种超拉普拉斯先验建模图像的梯度来估计模糊核[3]。……