全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊

图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时，极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点，利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势，提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去噪和去模糊模型。首先，将全变分模型分别引入暗通道和亮通道中，用于保护图像的边缘及消除噪声或振铃伪影；其次，利用半二次分裂技术解决模型的非凸问题和估计潜在的清晰图像；最后，用迭代多尺度盲反褶积估计图像的模糊核。实验结果表明，该算法能够在抑制噪声的同时很好地保护图像的边缘细节和消除振铃伪影。相比近几年具有代表性的其他方法，该模型的鲁棒性、主观视觉效果和客观评价指标均有明显提高。