暗通道约束和交替方向乘子法优化的湍流图像盲复原

为提高湍流退化图像的复原效果,针对盲复原算法在最大后验概率框架下,使用梯度分布先验信息约束容易求得模糊平凡解的问题,提出了一种暗通道约束和交替方向乘子法优化的湍流图像盲复原算法。基于多尺度的思想,在每一层尺度上,对图像施加暗通道先验约束,对点扩散函数施加非负性约束和能量约束。对采用坐标下降法交替迭代估计当前尺度下的模糊核和图像,当达到最大尺度时,得到最终估计的模糊核。结合总变分模型,采用交替方向乘子法优化实现图像细节快速恢复。实验结果表明,新算法使用的先验信息约束,有利于得到清晰解,在总变分模型下能收敛到全局最优解,可以有效抑制图像复原过程中产生的伪迹,恢复出更好的目标图像细节。

基于边缘预测和稀疏约束的湍流图像盲复原

大气湍流严重影响天文观测图像的成像效果,必须对退化图像进行处理才能获得清晰的图像。经典的湍流退化图像盲复原算法(IBD、NAS-RIF等)使用的先验知识过于简单,导致很多场合不能获得较优的复原效果。近几年提出的稀疏表达理论,使用自然图像边缘的稀疏先验信息指导图像复原,能复原出较多的细节,但它直接使用模糊图像的梯度图像指导点扩散函数复原,而模糊的梯度图像包含很多噪声和伪边缘,无效的梯度会误导点扩散函数的估计,从而使复原图像中出现较多伪迹。针对上述问题,提出了一种基于边缘预测和稀疏比值正则约束的湍流退化图像盲复原算法,该算法首先从当前的复原图像中预测出有效的边缘,然后将边缘预测信息与自然图像边缘的稀疏先验信息相结合指导点扩散函数复原,得到点扩散函数后,再通过一种非盲复原算法恢复出当前的目标图像,并将此复原图像作为下一次边缘预测的输入图像,如此迭代循环直到求出最终清晰的目标图像。所提算法结合了图像的先验信息与退化图像自身包含的有效信息,能有效抑制图像复原过程中产生的伪迹,获得令人满意的结果。针对多幅模拟的湍流退化图像进行仿真测试,验证了算法的有效性。