一种改进的迭代图像盲恢复算法

针对原NAS-RIF算法敏感于噪声且支撑域为矩形等不足,提出了一种改进方案.通过引入高阶统计量去噪,解决了NAS-RIF算法敏感于噪声的特性;利用图像分割技术进行图像支撑域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支撑域必须是矩形的不利限制.仿真结果表明改进的NAS-RIF算法具有很好的恢复效果.

改进的NAS-RIF图像盲复原算法

针对非负和支持域受限递归逆滤波算法(NAS-RIF)的缺点,提出了一种改进方案。首先,引入高阶统计量去噪,解决了NAS-RIF算法敏感于噪声的特性;其次,利用图像分割技术进行图像支持域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支持域必须是方形的不利限制;最后,运用该算法对不同峰值信噪比(PSNR)和背景的含噪图像进行了算法仿真,并与原算法进行了比较。仿真结果表明,改进的NAS-RIF算法有效解决了原始算法中存在的问题,显著提高了恢复图像的质量。