梯度直方图约束的多尺度块先验模型

块先验模型在图像复原领域取得了较大的成功,但其整体模型强制局部性的缺点,易出现局部伪影、视觉观感较差的问题,提出一种新的集成多尺度块先验和梯度直方图先验的图像复原方法。对原始图像实施滤波和下采样以保持尺度不变性,在多尺度上施加同一局部块模型,即保持块低维模型的简单性,又在图像较大区域实施非局部性;将梯度直方图全局统计先验加入正则约束中,利用Wasserstein距离对复原图像与参考直方图的相似性进行度量。借助半二次分裂和最优传递理论,求解所提出的模型。通过在图像去噪和去模糊实验,相比传统方法无论在客观质量评价还是视觉观感上都更有优势,验证了方法的有效性。