32、基于渐进非凸优化的图像恢复技术-优快云博客

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基于渐进非凸优化的图像恢复技术

1. 引言

在低光照条件下，使用手持数码单反相机或智能手机拍摄图像极具挑战性。当光线不足时，需要较长的快门曝光时间，这可能导致相机抖动，进而因物体移动或相机晃动而拍出模糊的照片。使用图像传感器设备进行长时间曝光拍摄，会产生模糊且有噪点的画面。许多相机提供的 ISO 选项可提高感光度，从而减少曝光时间。然而，对受噪声和模糊影响的图像进行重建是一个严重的不适定反问题。

自然场景图像的盲去模糊目标是在不知道模糊核和噪声标准差的情况下，从退化模糊的图像中恢复出潜在的清晰聚焦图像。几十年来，众多研究人员一直在探讨这个问题，它仍然极具挑战性。一些研究人员提出的单图像盲去模糊技术对图像噪声仍然很敏感。在低光照、照明不足或夜间拍摄的图像会受到噪声干扰，少量噪声就会降低退化图像的模糊核估计，导致严重的振铃伪影。

噪声通常由光学图像系统、通信介质、信道和场景捕捉设备的一些限制因素产生。受噪声和模糊影响的图像退化模型一般用以下方程表示：
[y = Hx + n]
其中，(x) 是无噪声的清晰聚焦图像，(y) 是有噪声的模糊图像帧，(H) 是模糊核操作矩阵，(n) 是加性噪声，通常建模为加性高斯白噪声（AWGN）。

去噪和图像恢复技术对于改善退化图像的视觉效果至关重要。准确的模糊图估计对于减少因基于光学图像的传感器系统在去模糊退化图像时常见的振铃伪影是必要的。研究人员实施了不同的技术和算法来估计逆参数的多个未知数。需要一种强大而高效的图像退化算法来估计空间不变的模糊噪声图像。单图像盲去模糊是最活跃的研究领域，引起了更多的关注。