吉林大学学报(信息科学版) ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (3): 552-558.
姜新军
JIANG Xinjun
摘要: 为实现数字图像的高精度应用, 降低外界光线对视觉成像的影响, 提出一种基于变分贝叶斯的视觉散焦 光图像快速盲复原算法。 通过梯度和卷积处理, 计算视觉散焦光图像后验概率期望, 利用 Sobolev 空间函数分 布方法提取最优初始图像和散焦光模糊函数先验概率。 以变分贝叶斯的近似分布思想, 无限逼近实际的后验 概率; 使用相对熵计算多个分布间距离, 最大程度贴近真实值; 将最小损耗代价函数输入双边滤波器内, 即以 近似清晰图像为指导图, 剔除剩余高频噪声, 得到最优图像盲复原结果。 实验结果表明, 所提算法盲复原后 图像对比度高, 边缘细节清晰, 复原速度快, 具有极高的应用价值。
中图分类号: