[发明专利]一种基于梯度稀疏性与非局部相似性信息的图像复原方法

摘要

本发明公开了一种基于梯度稀疏性与非局部相似性信息的图像复原方法，包括第一阶段基于梯度稀疏性的图像非盲复原，以及第二阶段基于非局部自回归模型的图像质量提升。其中第一阶段基于梯度稀疏性的图像非盲复原包含如下核心步骤：当前梯度图像辅助变量计算；当前复原图像更新；拉格朗日乘子计算。本发明以图像变换域稀疏性为基础，从而能够恢复出图像中的边缘结构，在此基础上，进一步利用图像中的非局部相似性信息，提升了图像复原的质量。

主权项

1.一种基于梯度稀疏性与非局部相似性信息的图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入一幅大小为M1×N1的模糊图像g，其中，M1、N1分别表示图像的行数和列数，对图像复原参数进行初始化；步骤2，对模糊图像g进行两阶段图像复原。