稀疏正则化模糊图像盲复原模型仿真

摘要

运用传统方法对模糊图像进行盲复原的过程中,普遍存在着图像复原效果不理想,完成时间较长等问题,提出基于布雷格曼迭代的模糊图像盲复原模型。对模型图像进行分析,并通过shock滤波处理器获取较为清晰的目标图像边缘梯度,引入多尺度方法按照从粗到细的顺序来对目标图像进行模糊核的估计;根据估计结果结合稀疏正则化原理,对目标图像进行稀疏正则化约束,得到稀疏性正则化约束目标图像复原模型;利用布雷格曼迭代方法对该模型进行优化求解,最终实现对模糊图像的盲复原。实验结果表明,所提模型对目标图像复原效果较好并且完成时间较短,具有一定的实用价值。