中科院光电所运动模糊图像复原理论研究获进展
课题组提出了一种基于总变分模型的新算法，能够分离模糊图像中的可靠结构信息和纹理细节，将可靠结构信息和点扩散函数的稀疏特点相结合用于估计点扩散函数，有效抑制了模糊图像纹理细节对点扩散函数估计的不良影响。
 运动模糊是一种常见的图像模糊类型，广泛存在于各类光学观测系统中。由于运动模糊使观测图像退化，目标图像的高频信息被模糊效果掩盖，导致获得的观测图像不能满足实际的应用需求，严重限制了基于图像的测量方法的使用。提高光学观测系统的性能指标可使运动模糊得到一定程度的缓解，但仍无法完全解决运动模糊问题，而且成本高昂。相比之下，运用图像运动模糊去除算法可以取得良好的效果，并且成本低廉，具有重要价值和广阔的应用前景。 近期，中国科学院光电技术研究所光束控制院重点实验室黄永梅课题组在运动模糊图像复原理论研究方面取得了新进展。课题组提出了一种基于总变分模型的新算法，能够分离模糊图像中的可靠结构信息和纹理细节，将可靠结构信息和点扩散函数的稀疏特点相结合用于估计点扩散函数，有效抑制了模糊图像纹理细节对点扩散函数估计的不良影响。同时考虑运动轨迹的连续性，有效去除了点扩散函数估计过程中的噪声，取得了良好的效果，提高了复原图像的信噪比。相关结果发表于近期的Sensors 杂志上。 该工作得到了中科院重点实验室基金的支持。  运动模糊图像复原
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