一种区域信息分离的全变分图像盲去模糊方法

摘要

本发明公开了一种区域信息分离的全变分图像盲去模糊方法，主要解决现有全变分方法在图像盲去模糊时，由于图像边缘区域和平缓区域信息干扰，复原效果不理想问题。其实现过程为：(1)输入模糊图像，并进行预处理；(2)分别提取图像边缘区域和平缓区域信息；(3)利用图像边缘区域和平缓区域的不同特性，选用不同的正则化方法分别进行约束；(4)用交互的迭代方法对提出的新型约束模型进行信息更新；(5)判断是否满足迭代终止条件，如果是，则得到最终的去模糊结果图；否则，返回步骤(4)，直到满足终止条件为止。本发明在对图像盲去模糊时，能够消除边缘区域和平缓区域的相互干扰，消除复原过程中产生的圆滑效应，与现阶段方法相比，能得到更好的复原效果。

主权项

一种区域信息分离的全变分图像盲去模糊方法，其特征在于：(1)输入模糊图像，设置初始条件，并进行预处理；(2)提取图像边缘区域和平缓区域信息；(3)对图像边缘区域和平缓区域分别采用不同的正则化方法进行约束，构建全新的图像复原全变分约束模型；(4)使用一种多变量正阈值约束的分裂布雷格曼迭代方法对(3)得到的全新图像复原模型进行复原图像最优化更新；(5)判断得到的复原图像是否满足迭代终止条件，如果满足那么就输出结果；否则，继续迭代，并返回步骤(4)，直到满足迭代终止条件为止。