研究目的
提出一种非盲去卷积方法，采用基于非导数方法的凸优化技术来解决图像复原中的不适定问题。
研究成果
所提出的方法基于无放回采样构建的序列进行像素级优化以实现图像去卷积，与传统方法相比显示出更高的测量值。结合并行计算时，该方法展现出快速收敛速度的潜力。
研究不足
该方法的收敛特性与最速下降法相似，其重点在于恢复退化过程中损失较大的高频分量。
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基于无放回采样的非盲图像去卷积
DOI：10.2352/issn.2470-1173.2017.13.ipas-214
期刊：Electronic Imaging
出版年份：2017
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
图像退化可以建模为线性系统过程，通常用卷积表示。反卷积是指该线性系统的逆向操作——原始图像与模糊核（即该线性系统的点扩散函数PSF）进行卷积。若已知能表征离焦模糊或相机抖动导致的运动模糊等线性退化的模糊核，我们将这个不适定问题称为非盲反卷积问题。本文提出一种采用凸优化方法的非盲反卷积方案，通过非导数途径求解该不适定问题。该方法利用随机选择坐标变量的随机过程来最小化目标函数，每次迭代沿所选坐标方向进行最小化。若同时选取多个坐标方向，则可沿各坐标方向独立降低代价。
作者：
Jaeduk Han，Jonghyun Kim，Moon Gi Kang
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