[发明专利]基于图像和模糊核混合约束的模糊核估计方法

摘要

本发明提出一种基于图像和模糊核混合约束的模糊核估计方法，包括在模糊核估计模型中的使用图像L₀混合约束和模糊核L₂混合约束，利用图像梯度L₀正则项作为全局先验来保护图像边缘，图像梯度暗通道L₀正则项作为局部先验来保护清晰图像暗通道稀疏性；对模糊核及其梯度施加L₂正则项来保护模糊核的稀疏性和连续性；然后在求解过程中引入凸性近似和线性近似来解决L₀正则项和暗通道约束带来的非凸非线性问题，基于半二次分裂算法对提出的模糊核估计模型实现求解。本发明针对模糊图像能够估计出较为准确的模糊核，尤其是当处理丰富场景模糊图像时，由本发明方法估计出的模糊核可复原出比传统方法更为清晰的图像。

主权项

1.一种基于图像和模糊核混合约束的模糊核估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：第一步：挖掘图像和模糊核先验知识，确立模糊核估计模型；利用图像一阶约束保护图像边缘稀疏性，图像梯度暗通道约束保护图像局部特征稀疏性；对模糊核施加稀疏性和连续性约束，保证估计模糊核的准确性；所述模糊核估计模型为：其中，k为待估计的模糊核，▽B为模糊图像即前一尺度水平估计的中间清晰图像梯度,B_x和B_y分别为模糊图像f在x方向和y方向上的一阶有限差分；▽I为清晰图像即待估计尺度水平估计的中间清晰图像梯度，I_x和I_y分别为中间清晰图像I在x方向和y方向上的一阶有限差分；D(▽I)为图像梯度暗通道，表示图像梯度块中的最小像素值，ω和σ分别控制图像正则项和模糊核正则项内部的相对权重，γ是图像正则项参数，λ是模糊核正则项参数；第二步：在模糊核估计模型求解过程中使用凸性近似和线性近似，实现模型求解，完成模糊核估计。