基于微分方程的非均匀运动模糊图像盲复原算法研究

对噪声分析的误差会导致模糊图像盲复原的质量较低,提出基于微分方程的非均匀运动模糊图像盲复原算法研究。根据图像的退化模型,计算了服从高斯分布噪声下的模糊图像基础数据拟合项,可考虑噪声的独立同分布属性,利用高阶导数对该类噪声进行高斯分布约束,并计算得到数据拟合项的最终形式,结合二阶导数得到图像的模糊核初始值,围绕该值构建了图像的Hessian矩阵和高斯金字塔尺度空间,将其作为复原范围,根据高斯滤波处理后图层响度与模糊核初始值之间的关系,对像素的位置进行调整,实现对图像的盲复原。测试结果表明:设计算法下,复原后图像的PSNR值、SNR值和ISNR值分别达到了18.0dB、10.0dB和6.0dB以上,具有良好的复原质量。基于此,介绍了模糊图像盲复原算法设计,开展了应用测试与分析,得出相应的测试结果。