基于贝叶斯原理与维纳滤波的相机抖动模糊图像复原方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯原理与维纳滤波的相机抖动模糊图像复原方法，首先采用零均值的高斯混合模型对原始图像的梯度分布进行建模，同时采用混合指数分布对降质函数进行建模，并以零均值的高斯模型作为噪声模型。通过变分贝叶斯估计方法估计降质函数。然后利用估计的降质函数，通过迭代盲解卷积算法进行图像恢复。对于图像恢复过程中产生的振铃效应，通过Laplacian算子进行边缘检测，获取边缘图像。然后分别获取边缘图像中细节、振铃和平坦区域的掩膜，通过维纳滤波器进行滤波处理，进而得到去振铃效应后的复原图像。本发明能够有效地去除因相机抖动产生的图像模糊，同时保持图像的细节及边缘，有效地减少振铃效应对复原图像质量的影响。

主权项

基于贝叶斯原理与维纳滤波的相机抖动模糊图像复原方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1)，建立原始图像的梯度分布模型、降质函数模型以及噪声模型；步骤2)，根据贝叶斯原理、通过变分贝叶斯估计方法得出降质函数，进而通过迭代盲解卷积算法实现相机抖动模糊图像的恢复；步骤3)，通过Laplacian算子检测降质函数图像的边缘获取边缘图像；步骤4)，根据对步骤3)所获取的边缘图像通过维纳滤波器进行滤波处理。