图像处理系列：一、梯度L0范数正则化的运动模糊核估计算法

最新推荐文章于 2025-06-11 17:42:24 发布

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#图像处理 #正则 #算法 #kernel #去模糊

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本文介绍了一种基于L0正则化的快速模糊核估计方法，该方法利用图像的稀疏特性来解决运动模糊问题。通过最小化包含梯度L0范数的目标函数，实现对模糊图像的有效去模糊。

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这是我的第一篇关于去模糊算法的博客，本人也是新手，难免会出错，如有问题，欢迎网友与我交流讨论，谢谢大家，希望能够给您带来帮助。
这篇博客的思想来自于文章：**Fast L0-Regularized Kernel Estimation for Robust Motion Deblurring**，欢迎读者下载文章阅读。
去模糊算法的问题模型为：![其中B代表模糊图像，I代表目标图像，K代表模糊核，epsion代表噪声](https://img-blog.youkuaiyun.com/20160319163445579)。
## L0正则化估计模糊核 ##
梯度的L0范数表示了图像的稀疏特性，自然图像的梯度分布可用超拉普拉斯分布近似。
目标函数：
![函数中x和y均代表图像的梯度，原文如是](https://img-blog.youkuaiyun.com/20160319171208652)
求解过程：