基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

针对数字图像在处理过程中容易产生模糊的现象,提出了基于无参考图像质量评价的自适应反卷积去模糊算法。首先,根据无参考图像质量评价结果与其失真等级的强相关性,通过计算模糊图像的无参考评价参数确定图像的模糊等级,进而根据图像模糊等级与模糊核的对应关系确定反卷积核;其次,提出将失真图像颜色空间转变到YUV,仅对失真图像Y通道进行去模糊处理,保证了彩色图像处理前后颜色的忠实性,并提高算法运算效率;最后,针对图像灰度剧烈变化的邻域出现类吉布斯(Gibbs)振荡分布的现象,提出基于梯度的权重矩阵进行控制。实验结果表明,本文提出的算法在Tid2008图库不仅能够对图像模糊进行快速有效去除,并且恢复图像的纹理细节能够得到有效保留。