申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2020-09-24

公开（公告）日：2020-11-24

公开（公告）号：CN111986122A

主分类号：G06T5/00(20060101)

分类号：G06T5/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.12#授权;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要：本发明涉及一种基于混合型总变分正则化的模糊图像非盲复原方法，包括以下步骤：对模糊图像噪声进行建模；对清晰图像进行建模；将两模型进行加权求和，构建模糊图像非盲复原问题模型；将原复原问题转化为变量可分解形式；用模糊图像对清晰图像的估计值进行初始化；固定清晰图像的初始化估计值，采用二次惩罚函数法分别求解各向同性总变分问题和各向异性总变分问题；固定所得的求解结果，对清晰图像进行最小二乘估计；更新二次惩罚函数法的惩罚系数，循环执行求解和最小二乘估计直至收敛，即得到清晰图像的估计值，得复原图像。本发明能有效解决现有方法易使复原图像产生边缘模糊或易使复原图像的边缘增强、细节大幅丢失的问题。

主权项：1.一种基于混合型总变分正则化的模糊图像非盲复原方法，其特征在于，包括以下步骤：1对模糊图像噪声进行建模；2将各向同性总变分和各项异性总变分加权混合后对清晰图像进行建模；3将步骤1和步骤2中的模型进行加权求和，构建模糊图像非盲复原问题模型；4引入惩罚系数，分别对各项同性总变分和各项异性总变分中的图像变量进行近似，将原复原问题转化为变量可分解形式；5用模糊图像对清晰图像的估计值进行初始化，得到清晰图像的初始化估计值；6固定清晰图像的初始化估计值，采用二次惩罚函数法分别求解各向同性总变分问题和各向异性总变分问题；7固定步骤6所得的求解结果，对清晰图像进行最小二乘估计；8更新步骤6中二次惩罚函数法的惩罚系数，循环执行步骤6和步骤7直至收敛，即得到清晰图像的估计值，得复原图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 基于混合型总变分正则化的模糊图像非盲复原方法

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