基于先验信息的全变分图像复原算法

为了提高全变分模型的图像复原效果,提出一种基于先验信息的全变分图像复原算法.首先,采用能够有效保护滤波后图像结构信息的非局部均值算法对模糊退化图像进行滤波以减少其中所含噪声,获取滤波后的先验图像信息.然后,构建基于该先验信息的全变分图像复原模型,该模型不仅保留了全变分模型对复原图像边界信息的保护优势,也保留了非局部均值的结构信息保护优势.最后,采用分裂Bregman交替方向乘子迭代算法对所提模型进行优化,得到复原后的图像.实验结果表明,无论从主观视觉效果方面,还是从峰值信噪比与结构相似性客观量化指标方面对所复原图像进行评价,与其他算法相比,所提算法均能取得较好的复原效果.