非凸性高階全變差正則化盲圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、盲圖像復(fù)原是在點擴散函數(shù)未知的情況下的解卷積過程，具有嚴重的不適定性。正則化技術(shù)則能夠有效地將圖像復(fù)原的不適定性問題轉(zhuǎn)化為適定性問題。本文在傳統(tǒng)的全變差正則化盲圖像復(fù)原方法的基礎(chǔ)上，提出了一種非凸性高階全變差正則化盲圖像復(fù)原方法。該方法采用能夠產(chǎn)生分段線性解的高階全變差，同時引入圖像的稀疏先驗信息來構(gòu)造代價函數(shù)；最后設(shè)計了一種權(quán)值迭代策略的優(yōu)化算法來對該代價函數(shù)進行近似求解，從而達到圖像復(fù)原的效果。所開展的主要工作如下：
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2、研了國內(nèi)外正則化盲圖像復(fù)原技術(shù)研究的現(xiàn)狀，概括了盲圖像復(fù)原方法的基本理論背景及其難點問題；研究了盲圖像復(fù)原的不適定性以及正則化的處理方法。
　?、谏钊氲匮芯苛藗鹘y(tǒng)的全變差盲圖像復(fù)原技術(shù)，分析總結(jié)了全變差范數(shù)能夠有效保護邊緣的優(yōu)點以及產(chǎn)生分片常數(shù)效應(yīng)的缺點，進一步研究了采用高階全變差來克服這種缺點的方法；研究了一種能夠快速求解使用非凸非光滑性質(zhì)正則項作為約束的圖像復(fù)原方法，并對其能夠有效地增強圖像邊緣保護的特性進行了分析總結(jié)。

3、>　?、鄄捎昧烁唠A全變差代替?zhèn)鹘y(tǒng)全變差構(gòu)造盲圖像復(fù)原代價函數(shù)模型，在深入研究關(guān)于自然圖像統(tǒng)計特性的稀疏先驗知識的基礎(chǔ)上，將這種能夠增強圖像的邊緣復(fù)原效果的先驗信息引入至該模型中，從而提出了連續(xù)型的非凸性高階全變差盲復(fù)原代價函數(shù)模型，接著將其離散化以便于數(shù)值計算和求解。
　　④在全變差正則化盲復(fù)原方法的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了一種包括在外部進行權(quán)值迭代和在內(nèi)部進行分裂 Bre gma n迭代的重加權(quán)最小化雙重迭代近似求解策略算法對非凸性高