Deblur：运动模糊图像复原（三）

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本文探讨了运动模糊图像复原中利用latent image和blurred image预估模糊模型的方法。通过2*2初始梯度核卷积获取图像梯度信息，然后使用最小二乘法估计模糊核。文章详细介绍了迭代计算模糊核的公式，并阐述了迭代过程中的变量更新规则及迭代终止条件。

运动模糊图像复原（三）

 

Reference：

Deblurring Text Images via L0 -Regularized Intensity and Gradient Prior

 

在运动模糊图像复原（一）中有涉及到模糊模型的估计，这是一个难点，但是没有细说。这篇文章主要记录一下第四点的内容：使用latent image和blurred image预估当前层级的模糊模型。

在估计模糊模型之前，输入的latent image和blurred image两张图像，使用2*2的初始梯度核进行卷积之后的结果作为最终输入Bx,By（blurred image对应的水平垂直方向梯度）,Lx,Ly（Latent image对应的水平垂直方向梯度），充分利用梯度信息进行模糊核的估计。

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