基于暗通道約束的運動模糊圖像盲復原

魚輪，韓美林

（商洛學院 電子信息與電氣工程學院，陜西商洛 726000）

在圖像處理中，運動模糊圖像盲復原是反問題中的重要研究方向之一，它是根據獲取的模糊圖像，利用軟硬件技術算法去估計原始目標清晰圖像。常見的形成運動模糊圖像的原因有拍攝目標物體的運動，相機的抖動，光學系統散焦[1]等。目前對于運動模糊圖像盲復原的主要手段是采用軟件優化算法的方式尋找圖像復原模型的最優解，而最優解的求取，依賴于尋找的圖像先驗信息是否準確。過去幾年常用的清晰圖像的先驗信息主要是自然圖像梯度滿足何種分布，但在最大后驗概率框架下，使用這些先驗信息進行盲復原處理時容易求得局部最優解[2]。而近幾年圖像去霧中的暗通道理論為解決圖像去模糊問題提供了新的思路[3]，將其應用到運動模糊圖像復原中，取得了較好地復原效果。本文對Levin提供的公開運動模糊數據集[2]施加暗通道理論約束和稀疏約束，采用半二次變量分離解決代價函數優化問題，利用圖像金字塔方法對圖像逐層迭代估計，可以確保復原結果更精細，更好地恢復出圖像的細節輪廓。

1 圖像復原模型

在多幀短曝光拍攝目標物體時，對每一幀圖像而言，圖像的模糊過程可以近似為一個線性時不變系統[4]，系統可以建模為：y=k?x+n，其中 y、x、k、n分別表示模糊圖像、原始清晰圖像、點擴散函數、噪聲，?表示卷積運算。四個參數中，x和k是未知的，必須施加合適的先驗信息約束才能準確求出。……