非盲图像复原综述

杨航

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非盲图像复原在数学上是一种典型的病态问题,也是计算机视觉领域的重要研究内容之一,其目标是在点扩散函数已知的情况下,由模糊图像估计出清晰图像,其研究重点是在改善图像清晰度和抑制噪声之间做出适当的折衷。近50年来,非盲图像复原取得了长足的发展,从早期的维纳滤波到当前的深度学习,学者们提出了数以百计的非盲图像复原算法,并应用在各个领域。本文首先介绍非盲图像复原的基本概念和研究意义,然后依据算法的属性对非盲图像复原算法进行分类概括,从总体上将其分为传统方法和深度学习方法,又进一步将传统方法细分为直接法和迭代法,并依据不同算法的模型特征,分析不同类别中主要算法的优缺点,同时结合多种典型实验,比较分析了一些代表性算法的复原性能,最后展望了非盲图像复原算法的发展趋势,归纳了重点研究方向。

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来源
《中国光学(中英文)》 |2022年第5期|954-972|共19页
作者
杨航;
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作者单位

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
非盲图像复原; 图像先验; 直接法; 迭代法; 深度学习;

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