联合小波域和频域的图像去模糊算法

提出了一种在小波域和频域上联合恢复模糊图像的算法。首先在小波域上对模糊图像去噪,提出按照贝叶斯公式估计出小波系数的收缩因子,恢复出模糊图像的小波系数值。此后,按照正则化反卷积图像恢复算法,对去噪模糊图像进行恢复。该算法使得反卷积时的正则化算子选取为较小的值,从而恢复的图像既滤除了噪声,同时降低了边缘模糊等振铃效应。实验结果表明,选择拉普拉斯正则化算子,该算法恢复的图像质量优于频域正则化反卷积算法,此外在同等噪声水平下,不同图像的最优正则化参数处在较小的相同动态范围之内,避免了恢复算法中的反复经验试值寻求最优。