标题：基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

标题：基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法

摘要：本文介绍了一种基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法。该算法通过分析图像的空间域、频域统计特征，选择适合的正则化项，并采用交替方向乘子法进行优化求解。最后，给出了MATLAB代码实现。

关键字：无参考图像质量评价、反卷积去模糊、正则化、交替方向乘子法、MATLAB代码

1. 前言

在数字图像处理中，图像模糊是常见的问题之一，无论是由于图像采集设备的固有模糊，还是因为传输和存储过程中的压缩造成的数据丢失，都会导致图像模糊。因此，图像去模糊一直是数字图像处理领域的热点问题之一。其中反卷积去模糊方法是重要的处理方式之一。本文主要介绍基于无参考图像质量评价的反卷积去模糊算法，旨在提高图像去模糊效果以及保留更多细节信息。

2. 算法原理

无参考图像质量评价是指在没有参考图像的情况下，通过计算图像的统计特征来评估其视觉质量。在本算法中，采用基于梯度直方图的质量评价方法。该方法通过计算梯度直方图的均值和方差等统计特征，对图像质量进行评估。

反卷积去模糊算法本质上是一个盲反卷积问题，其数学模型如下：

y=Kx+ny = Kx + n