小波变换提升的Lucy-Richardson图像复原算法：效率与效果平衡

本文主要探讨了一种结合Lucy-Richardson (LR) 算法与小波变换的图像复原算法，针对LR算法在图像复原过程中虽然具有较少的先验知识需求和良好的复原效果，但其迭代性质导致计算时间较长的问题。为了改善这一点，研究者提出了一种新型的联合算法，该算法通过对图像进行分级处理，利用小波变换的优势来减少噪声干扰，同时提升复原效率。 文章首先介绍了实验设置，使用10x10大小的窗口对图像进行退化处理，添加泊松噪声，得到退化图像，然后分别应用LR算法和联合算法进行复原。结果显示，联合算法在保留一定复原效果的前提下，显著降低了CPU消耗的时间，提升了算法的执行速度。例如，对于1024x2048像素的灰度图像，LR算法的PSNR值为28dB，耗时14.7秒，而联合算法的PSNR值虽然降低到32dB，但耗时仅为7.8秒，显示出明显的效率优势。 进一步的实验对比中，作者将原始图像作为另一种测试，同样经历了相同的退化过程，结果显示联合算法的复原效果在视觉上仍然满意，尽管在某些指标（如PSNR）上不如LR算法，但在实际应用中，这种牺牲部分精度换取的速度提升是值得考虑的。 本文的研究为解决图像复原中的计算效率问题提供了一个新的策略，特别是在对实时性和响应时间有高要求的应用场景中，这种结合小波变换的LR算法可以作为一种有效的方法。通过实验验证，这种方法在一定程度上平衡了复原质量和处理速度，为图像处理领域的优化实践提供了有价值的新思路。