针对运动模糊图像复原的模糊核计算方法

电子信息

本发明公开了一种针对运动模糊图像复原的模糊核计算方法，本发明是基于稀疏特性、超拉普拉斯先验和集成BP神经网络的模糊核参数估计算法，首先，在图像灰度梯度符合超拉普拉斯分布的约束条件下，通过分析模糊图像的稀疏表示系数确定模糊图像的模糊角度；然后，将模糊图像傅里叶变换后获取的傅里叶系数幅值和作为输入，通过训练基于Bagging方法的集成BP神经网络模型，完成对模糊长度的估计；最后，通过一步已知模糊核的去模糊算法得到去模糊图像。本发明估计模糊核参数准确，运算速度快，耗时短，去模糊效果好，通过本发明恢复运动模糊图像，可以使恢复出的图像边缘更加清晰,振铃效应更少。

小批量或小范围应用