基于字典学习的图像去模糊研究

摘要

图像在获取、传输等过程中会受到干扰,造成图像模糊不清.传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF),然后进行反卷积估计出原始图像.本文借鉴K-SVD算法,利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解.实验结果表明,相对传统图像去模糊算法和固定字典算法,自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果.