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1、基于自適應稀疏先驗的圖像盲去模糊作者姓名呂雪銀導師姓名、職稱石光明教授一級學科信息與通信工程二級學科智能信息處理學科門類工學提交畢業(yè)論文日期2014年11月學校代碼10701學號1202121178分類號TP39密級公開西安電子科技大學碩士研究生畢業(yè)論文基于自適應稀疏先驗的圖像盲去模糊作者姓名：呂雪銀一級學科：信息與通信工程二級學科：智能信息處理學科門類：工學指導教師姓名、職稱：石光明教授提交日期：2014年11月Blindimagedebluringviaadaptivesparseimagemod
2、elingAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinInformationandCommunicationEngineeringByLvxueyinSupervisor:Prof.ShiguangmingNovember2014西安電子科技大學畢業(yè)論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學校嚴謹?shù)膶W風和優(yōu)良的科學道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導師指導下進行的研究工
3、作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝中所羅列的內容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。畢業(yè)論文與資料若有不實之處，本人承擔一切的法律責任。本人簽名：日期：西安電子科技大學關于論文使用授權的說明本人完全了解西安電子科技大學有關保留和使用畢業(yè)論文的規(guī)定，即：研究生在校學習期間論文工作的知識產(chǎn)權單位屬西安電子科技大學。學校
4、有權保留送交論文的復印件，允許查閱和借閱論文；學?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨热荩梢栽试S采用影印、縮印或其它復制手段保存論文。同時本人保證，畢業(yè)后結合畢業(yè)論文研究課題再撰寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學。（保密的論文在解密后遵守此規(guī)定）本論文屬于保密，在年解密后適用本授權書。本人簽名：導師簽名：日期：日期：西安電子科技大學碩士學位論文摘要摘要圖像模糊是一種常見的圖像退化問題，由于很多照片場景的不可再造性，從模糊圖像恢復出原始清晰圖像是一個非常重要的研究課題。傳統(tǒng)方法的圖像先驗模型對于模糊圖像能獲
5、得更小的正則項能量，從而在目標函數(shù)能量最小化求解過程中得到原始模糊圖像的局部極值。為了求解出清晰圖像，很多算法通常需要加入比較復雜的銳化過程增強圖像的細節(jié)信息以求解清晰圖像，但是其求解過程過于復雜，而且在理論和效果上也難以保證其可行性。為了克服傳統(tǒng)的圖像先驗模型在去模糊中的缺點，本文從自然圖像的先驗知識的分析和挖掘入手，圍繞自然圖像恢復模型中正則項具有關鍵性作用的特點，對如何結合自然圖像建立高效正則約束進行研究。本文的主要工作和貢獻點在于：1.針對傳統(tǒng)方法的圖像先驗模型對清晰圖像不能獲得極小值的缺點，
6、本文提出一種基于邊緣自適應的圖像盲去模糊模型。本算法模型有以下特點：1）本算法模型構造了梯度域圖像優(yōu)化式，且在該優(yōu)化式中設置了去均值的梯度正則模型，使得正則項更稀疏，極大地提高了清晰圖像的邊緣和細節(jié)。2）本算法模型對梯度域圖像優(yōu)化式采用正則項加權系數(shù)對去均值的梯度正則模型進行梯度加權，利用梯度的方差的倒數(shù)作為正則項加權系數(shù)，使得優(yōu)化式對清晰圖像具有更小的能量，而對模糊圖像具有較大的能量，從而避免原始模糊圖像成為目標函數(shù)的解，克服了傳統(tǒng)先驗正則模型偏向選擇模糊圖像的問題。同時，本算法在貝葉斯理論框架下，
7、從二階統(tǒng)計數(shù)據(jù)自適應計算得到權重的值在理論上說明了對所提出的圖像去模糊模型有效性，實驗結果也證明了本算法模型的可靠性。2.為了進一步提高去模糊算法的性能，本文提出了基于自適應稀疏先驗的圖像去模糊模型。本算法模型的正則項加入了圖像標準差的稀疏項，同時優(yōu)化了正則模型中的參數(shù)計算方法。首先，稀疏項的添加，不但使得圖像正則模型繼續(xù)保持在清晰圖像處能量有極小值的優(yōu)點，而且圖像標準差的稀疏項的添加使得圖像參數(shù)計算時有了封閉解，從而正則模型中的參數(shù)計算更加準確。其次，我們使用局部信息更新求解正則參數(shù)，參數(shù)求解不依賴
8、于初始去模糊所得解，整個優(yōu)化求解過程只需一次計算去模糊，算法速度也更快。本文通過對仿真的模糊圖像和真實的模糊圖像進行去模糊，實驗結果表明了本文的算法恢復出的清晰圖像邊緣和紋理都更佳，視覺效果也更好。關鍵詞：去模糊，正則能量，自適應，稀疏論文類型：應用基礎研究類I西安電子科技大學碩士學位論文IIABSTRACTABSTRACTImageblurisacommonimagedegradationproblem,andrestoringtheoriginali
