研究目的
提出一种替代的去模糊方法，用于消除近似于离焦和长大气路径等失真的高斯模糊，重点处理同一图像中既包含空间变化模糊又包含清晰物体的图像。
研究成果
该方法通过为每个小模糊范围数值计算点扩散函数（PSF），对具有空间变化高斯模糊的模糊图像取得了更好的效果，从而实现了更精确的模糊计算。该方法在锐化较模糊物体的同时，成功避免了较清晰物体的失真。
研究不足
在每个模糊层计算特定的点扩散函数（PSF）比之前的方法增加了些许计算复杂度。
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基于区域点扩散函数的空间变异类高斯模糊图像盲复原
DOI：10.1007/s11760-018-1400-z
期刊：Signal, Image and Video Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
本文提出一种替代性去模糊方法，用于消除高斯模糊（此类模糊近似于离焦、长大气路径等失真情况）。我们的研究聚焦于包含空间变化模糊的图像，以及同一图像中清晰对焦的物体。我们建议采用基于估计深度图分割的空间变化盲图像去模糊技术。与以往假设点扩散函数(PSF)或对整幅图像使用单一计算PSF的研究不同，本方法通过不同计算PSF重构重模糊图像，并将复原图像合成为最终复原图。该方法包含多个环节：基于边缘宽度分析的模糊图估计、根据模糊程度将图像分层、提取表征各层模糊特性的点扩散函数(PSF)。随后利用特定PSF和全变分法对各层分别去模糊，最后将复原层组合形成最终复原图像。主要挑战在于防止图像中较清晰物体失真的同时锐化模糊物体。
作者：
Lior Graham，Yitzhak Yitzhaky
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