基于局部特征核估计的图像去模糊算法

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1、基于局部特征核估计的图像去模糊算法姜庆伟丁洁陕西工业职业技术学院摘要：针对在图像去模糊迭代处理阶段的潜像估计和模糊核估计处理速度较低的问题，采用了一种从中等尺T的单一运动模糊图像实现去模糊的方法，该方法利用简单的图像处理技术从一张预估计的潜像屮预测出强边缘，然后得到的结果又独立地运用到模糊核的估计中，能很好地抑制在预测阶段反卷积形成的不良效应,同时构成的数字化系统展现出来的结果比使用像素值计算的需耍更少的条件限制，结果收敛得更快。仿真实验结果表明:在去模糊质量相当的情况下，此方法比以往成果的处理速度快20%。关键词：模糊图像;濟像估计;反卷积;去模糊;

2、作者简介：姜庆伟(1983-)，男，硕士，副教授，研究方向为计算机应用技术、图形图像处理。收稿日期：2016-12-21基金：陕西工业职业技术学院2015年院级科研项目(ZK15-05)AlgorithmofimagedeblurringbasedonlocalfeatureskernelestimationJIANGQing-weiDINGJieShaanxiPolytechnicInstitute;Abstract：Accordingtothefuzzyiterativeprocessingstageintheimageofthelatentimag

3、eestimationandfuzzykernelestimationlowprocessingspeed,thispaperpresentsamotionfromasinglemediumsizetoachievefuzzyimagedeblurringmethod.Thismethodusessimpleimageprocessingtechniquesfromapre-estimationofthelatentimageinthepredictionofstrongedges,thentheresultsobtainedindependentlyu

4、singtoestimatetheblurkernel,canwellinhibittheformationofadverseeffectsinthepredictionstageofdisconsolation.Atthesametime,theresultsofthedigitalsystemshowthattheresultofthedigitalsystemismuchlessthanthatofthepixelvalue,andtheresultofthedigitalsystemconvergesmorequickly.Thesimulati

5、onresultsshowthatthismethodisfaster20%thanthatofthepreviousresultsinthecaseoffuzzyquality.Keyword：fuzzyimage;imagedisconsolation;deconvolution;deblurring;Received：2016-12-210引言近年来，处理盲源单一图像的去模糊问题，都会采取一种循环迭代，不断优化模糊核和潜像的方法去处理，这种方法有利于单一阁像去模糊问题的处理。在循环迭代的过程中，模糊核估计的数据来源，一是上一轮迭代运算中获得的潜像，

6、二是已知的模糊图像。而迭代中潜像的来源，则是从己知的模糊图像中通过反卷积得到的。新的估计出来的清晰图像又再用于对下一轮迭代的模糊核估计。过往的处理技术，之所以需要大量繁杂的计算，就是因为迭代过程屮估计模糊核以及潜像都需要大量的计算。因此，为了改进和优化单一阁像盲源反卷积的处理方法，特别在优化模糊核估计这一方面，必须对大型矩阵的运算以及矢量的运算进行优化处理。同时，对于处理非线性先验的非盲源卷积，优化其复杂的技术也是非常有必要的。2005年Rav-Acha学者和Pclcg学者利用水平和垂直的模糊图像去重建图像细节。2007年Cho等学者利用空间变化的多张模

7、糊阁像去计算模糊核。对只有单一图像的条件下，Yitzhaky等学者在1998年提出了一个各向同性的猜想去估计动作模糊。在2008年学者Dai和Wu利用最初缠绕在一起的模糊信息去估计模糊核的每一个像素。学者Ji和Liu在2008年提出了一种可以处理更常见模糊类型的方法，例如一维加速动作模糊。但是由于这些方法屮的模糊核参数设置过于简单，它们并不能处理高度多样化的二维动作模糊。1快速潜像估计在预测步骤，估计潜像L的梯度图，这个梯度图中只有突出的边缘剩下，其他区域都是0梯度。结果是，在模糊核评估步骤，只有突出的边缘对模糊核的优化是有影响的，因为尽管是模糊核，0梯

8、度的卷积总是0。使用冲击滤波器去恢复L的强边缘。冲击滤波器是一个有效增强图像特征