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摘要
基于人类视觉系统(HVS)对模糊图像恢复的有效性,提出一种基于视觉灵敏度的图像盲去模糊先验(VSP).首先,通过统计实验和数学证明,模糊处理后的清晰图像的VSP值会减小,因此最大化VSP值有助于恢复更清晰的图像.然后,为了在模型迭代求解过程中保留图像的显著内容,对正则项施加自适应权重,在显著性强的地方使用小的惩罚系数,而在显著性弱的地方使用大的惩罚系数.最后,由于约束VSP的正则化项很难直接求解,因此采用基于半二次分裂的优化方案.研究结果表明:与现有的算法相比,本文模型在基准数据集和自然图像上都取得了较好的效果.
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