适用于迭代型去模糊算法的自适应迭代终止条件

由于缺乏有效的迭代终止条件(iterative stopping criterion,ISC),目前大多数去模糊算法简单采用固定的迭代次数实现,存在着执行效率低、去模糊效果不够理想等问题。为此,提出一种基于残差图像(迭代过程中所获得的中间估计图像和模糊核卷积后与模糊图像之间的差值)的去模糊效果度量(deblurring measure,DM),并在该DM度量的基础上设计了一种自适应的迭代终止条件(adaptive ISC,AISC)。将所提出的AISC迭代终止条件应用于经典的NCSR(nonlocally centralized sparse representation)迭代型去模糊算法中。在均匀模糊、高斯模糊和运动模糊三种典型模糊失真类型下大量的实验数据表明,与采用固定迭代次数的原NCSR算法相比,采用自适应迭代条件后NCSR算法执行效率得到显著提升,且所复原图像在PSNR、SSIM和FSIM图像指标值上与原算法差别不大。