基于FFT的迭代盲反卷积图像恢复算法研究

王晓旭　宋述林

摘要：迭代盲反卷积方法是同时估计出清晰图像和点扩展函数。该文主要是实现一种基于快速傅立叶变换的迭代盲反卷积算法。

关键词：图像盲恢复；点扩展函数；迭代盲反卷积

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）21-5029-02

1 图像盲恢复算法的引进

图像盲恢复方法有两类。第一类是先辨识退化模型的结构和参数，然后利用已估计的模型和一种传统图像恢复算法重建原始图像。第二类方法是结合退化模型和图像恢复，然后同时地辨识模糊函数和重建原始图像。所有这一类经典方法都需要很高的数学技能和复杂的迭代运算，而且还需要一些先验知识。

目前对这类算法的研究有了新的进展，它提出了利用盲反卷积算法来估计点扩展函数（PSF）。这种算法的优点在于它是在不知道PSF的情况下进行图像恢复的，但是必须提供PSF的起始猜测值。这种算法的主要缺点是缺乏一般性和敏感于噪声。

2 理论基础

图像恢复的目的是尽可能的复原图像，图像降质是由于加于原图像的运算和噪声共同作用的结果。因此退化图像模型可表示为：

如果估计结果中仍然包括负值部分，那么在迭代中继续进行上述的步骤。事实证明，这种能量约束的方法加快了收敛速度。频域的限制条件为：

3 频域迭代滤波图像恢复

4 结束语

迭代盲反卷积算法的主要缺点是收敛速度慢，容易出现模糊等问题。为此本文提出了一种频域迭代滤波图像恢复技术。仿真结果说明该算法获得了比较好的恢复效果，这样在一定程度上提高了盲反卷积算法的稳定性和收敛性。

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