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一种基于边缘信息的多尺度模糊图像盲复原的方法，包括：根据待处理图像信息确定缩放比例λ和缩放尺度层数s，将待处理图缩小至最小尺度得到最小尺度的模糊图像，在最小尺度层将复原图像设定为最小尺度的模糊图像，模糊核的初始值设定为零矩阵，从小尺度层到大尺度层逐步求解模糊核并复原图像，同时在不同尺度设置自适应参数，直到图像大小到达原始尺度，得到最后精确的模糊核，并用此模糊核复原原始模糊图像得到实际图像尺寸的清晰图像，其特征在于，对于每个尺度层进行如下处理：(1)根据尺度大小控制双边滤波器参数，对当前尺度得到的复原图像利用双边滤波器进行双边滤波，得到去除噪声和波纹的图像；(2)根据尺度大小控制激波滤波器参数，用对步骤(1)得到的图像利用激波滤波器进行激波滤波，得到具有高强度反差边缘的图像；(3)对步骤(2)得到的具有高强度反差边缘的图像求边缘，将当前尺度的模糊核作为初始值，结合对应尺度的模糊图像及其边缘，根据尺度大小控制模糊核估计算法参数，用模糊核估计算法得到当前尺度的精确的模糊核；(4)根据尺度大小控制RL复原算法参数，用步骤(3)中得到的精确的模糊核，采取RL复原算法对当前尺度的模糊图像进行复原，得到当前尺度的清晰复原图像；(5)将步骤(3)得到的模糊核和步骤(4)得到的复原图像采用双线性差值模式将其放大到相邻的大尺度层得到相邻大尺度层的模糊核初始值和复原图像，同时将当前尺度层的模糊图像放大λ倍得到相邻大尺度层的模糊图，然后进入相邻大尺度层的循环运算。 |
