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为提高湍流退化图像的复原效果,针对盲复原算法在最大后验概率框架下,使用梯度分布先验信息约束容易求得模糊平凡解的问题,提出了一种暗通道约束和交替方向乘子法优化的湍流图像盲复原算法。基于多尺度的思想,在每一层尺度上,对图像施加暗通道先验约束,对点扩散函数施加非负性约束和能量约束。对采用坐标下降法交替迭代估计当前尺度下的模糊核和图像,当达到最大尺度时,得到最终估计的模糊核。结合总变分模型,采用交替方向乘子法优化实现图像细节快速恢复。实验结果表明,新算法使用的先验信息约束,有利于得到清晰解,在总变分模型下能收敛到全局最优解,可以有效抑制图像复原过程中产生的伪迹,恢复出更好的目标图像细节。 相似文献
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针对传统多帧湍流图像复原耗时长及观测帧序列空间不齐时需匹配的问题,论文提出一种基于关键帧间矩阵约束的多帧湍流图像盲复原算法.该算法首先对观测序列自适应提取关键帧,然后在频域内分别构造估计原始图像和点扩散函数的代价函数方程,利用关键帧间矩阵约束指导点扩散函数复原,通过各向同性总变分模型约束指导图像复原,采用变量分离和增广拉格朗日方法对代价函数交替迭代优化,以达到快速性估计点扩散函数和恢复图像.仿真实验结果表明,论文提出的算法对图像复原质量有所提升,能求得更接近真实的点扩散函数值,且对未匹配的图像序列依然能达到良好的复原效果. 相似文献
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