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摘要
提出了一种基于局部分层先验模型和最大后验估计的盲图像复原算法,其区别于一般的盲复原算法,用不同的先验模型刻画图像与点扩展函数的统计特性.在图像复原阶段,用局部分层模型解决图像及超参数估计问题:第一层局部高斯分布模型用于刻画图像先验统计特征;第二层模型用于对超参数的估计.在估计点扩展函数阶段,用全局平稳高斯模型约束点扩展函数.最后,基于最大后验估计思想,采用交替循环最小化的方式,同时进行原始图像、超参数和点扩展函数的估计.实验结果表明:盲图像复原算法对不同类型模糊和不同量级噪声退化的图像,均能取得很好的复原效果.
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