[发明专利]一种基于组稀疏表示的图像盲复原方法

摘要

本发明公开了一种基于组稀疏表示的图像盲复原方法，以实现模糊图像的盲复原。上述方法包括：构建图像金字塔，由粗到细估计模糊核；在降采样图像中搜索相似图像块，将当前块与其跨尺度相似块合并为相似图像块组，在目标函数中建立组稀疏表示正则项；交替迭代更新模糊核和清晰图像，在清晰图像更新步骤中，利用组稀疏表示对前一次迭代中估计的清晰图像进行重建，作为下一次更新清晰图像的参考图像。由于降采样图像的边缘与清晰图像有更强的相似性，利用组稀疏表示与低秩矩阵的关联，通过约束表示系数的稀疏性来实现组矩阵的低秩性，迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘。本发明公开的方法提高了对噪声的鲁棒性，并能够处理大尺度的模糊核估计。

主权项

1.一种基于组稀疏表示的图像盲复原方法，其特征在于，包含以下步骤：/n步骤1.读入模糊图像，构建图像金字塔；/n读入模糊图像，设置模糊核的初始尺寸，对模糊图像逐层下采样构造图像金字塔，不同层级图像金字塔对应的模糊核尺寸不同，在构造图像金字塔时，如果当前层图像金字塔对应的模糊核尺寸小于3×3，即停止图像金字塔的构造；/n步骤2.初始化清晰图像；/n记循环迭代次数为k，且初始化设置为k＝0，若当前层为图像金字塔的第一层，则将模糊图像y作为清晰图像初始估计