針對運動模糊圖像復原的模糊核計算方法
本發(fā)明公開了一種針對運動模糊圖像復原的模糊核計算方法,本發(fā)明是基于稀疏特性、超拉普拉斯先驗和集成BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模糊核參數(shù)估計算法,首先,在圖像灰度梯度符合超拉普拉斯分布的約束條件下,通過分析模糊圖像的稀疏表示系數(shù)確定模糊圖像的模糊角度;然后,將模糊圖像傅里葉變換后獲取的傅里葉系數(shù)幅值和作為輸入,通過訓練基于Bagging方法的集成BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,完成對模糊長度的估計;最后,通過一步已知模糊核的去模糊算法得到去模糊圖像。本發(fā)明估計模糊核參數(shù)準確,運算速度快,耗時短,去模糊效果好,通過本發(fā)明恢復運動模糊圖像,可以使恢復出的圖像邊緣更加清晰,振鈴效應更少。
東南大學
2021-04-11