混合模糊图像复原：散焦与运动模糊的加权和算法

"本文提出了一种针对部分模糊核已知的混合模糊图像的复原算法，该算法在处理真实环境中因散焦和运动模糊导致的图像质量下降问题上表现出色。通过假设模糊核函数为散焦和运动模糊的加权和形式，并在散焦模糊已知的情况下，使用广义拉普拉斯分布来统计模型运动模糊，然后利用期望最大化(EM)算法估计模糊核。最终，使用这些估计的模糊核进行图像复原，从而提高图像的清晰度。实验结果显示，该算法能有效识别模糊核并提升图像复原效果。" 文章详细介绍了图像复原领域的一个新方法，特别关注于混合模糊（包括散焦和运动模糊）的情况。在实际应用中，图像经常受到各种因素的模糊影响，例如物体的移动或相机的对焦不准确，这都会降低图像的质量。传统的复原技术通常采用级联方式处理这些模糊类型，但本文提出的方法有所不同。 该算法首先假设模糊核由散焦和运动模糊两个成分加权组合而成。在散焦模糊已知的前提下，作者引入了广义拉普拉斯分布作为运动模糊的统计模型。广义拉普拉斯分布是一种灵活的概率分布，可以适应不同的模糊情况。接着，算法运用期望最大化(EM)算法来估计这个模糊核函数。EM算法是一种常用的参数估计方法，尤其适用于处理含有隐变量的问题，此处即为未观测到的完整模糊核。 在EM算法的框架下，算法通过迭代过程交替更新模糊核的估计和图像的恢复，直到达到预设的收敛标准。最后，利用估计得到的模糊核对原始图像进行反模糊处理，实现图像复原，提升图像的清晰度和细节表现。 实验部分，作者展示了该算法在实际模糊图像上的应用效果，证实了算法能够较为准确地识别并分离出混合模糊的两个组成部分，从而提高了图像复原的准确性和视觉质量。这些实验结果进一步证明了该算法的有效性和实用性。 这篇论文提出的部分模糊核已知的混合模糊图像复原算法为解决复杂环境下的图像质量恢复问题提供了新的思路，对于图像处理和计算机视觉领域的研究具有重要意义。该算法的创新之处在于结合了散焦和运动模糊的模型，并利用EM算法进行模糊核的估计，为后续的图像复原奠定了坚实的基础。