一種張量總變分的模糊圖像盲復原算法
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現有模糊圖像盲復原算法通常儀利用彩色圖像的灰度信息估計模糊核，彩色圖像轉換成灰度圖像的操作會造成信息丟失，在處理尺寸過小或顯著邊緣過少的圖像時，模糊核的估計通常會失效，導致最后復原圖像的質量不理想。針對上述問題，在新的張量框架下，把彩色模糊圖像作為一個三階張量，提出了一種基于張量總變分的模糊圖像盲復原算法。首先通過調整張量總變分模型中的正則化參數獲取彩色圖像不同尺度的邊緣信息，從而估計出模糊核；再利用張量總變分算法對模糊圖像解模糊，復原出清晰圖像。實驗結果表明，所提算法得到的復原圖像在峰值信噪比（ PSNR）和主觀視覺上均得到明顯改善。
一般的模糊圖像盲復原算法可分為模糊核估計和解模糊兩個步驟。早期的模糊核估計算法研究中，通常假設PSF符合某個簡單的參數模型，例如圓盤模糊、直線運動模糊、大氣湍流模糊等，這種利用參數模型和估計模型參數以達到模糊核估計目的的方法，稱為參數模型法。例如，Cannon利用運動模糊圖像的頻譜特點，從運動模糊圖像中估計出運動模糊長度和運動模糊方向。Yitzhaky等提出利用旋轉差分法檢測運動模糊方向。Oliveira等利用改進的Radon變換估訃散焦模糊及直線運動模糊參數。在一定條件下利用參數模型法能得到比較準確的參數估計，但此類方法對噪聲比較敏感，且在模糊比較嚴重時參數估計的準確度會相應降低。實際拍攝中由于相機抖動或者被拍攝目標相對于相機的運動所帶來的模糊遠比前面所假設的這些退化模型復雜，僅僅用幾個簡單的參數模型遠不能描述實際的退化過程。
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