基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法

为实现数字图像的高精度应用，降低外界光线对视觉成像的影响，提出一种基于变分贝叶斯的视觉散焦光图像快速盲复原算法。通过梯度和卷积处理，计算视觉散焦光图像后验概率期望，利用Sobolev空间函数分布方法提取最优初始图像和散焦光模糊函数先验概率。以变分贝叶斯的近似分布思想，无限逼近实际的后验概率；使用相对熵计算多个分布间距离，最大程度贴近真实值；将最小损耗代价函数输入双边滤波器内，即以近似清晰图像为指导图，剔除剩余高频噪声，得到最优图像盲复原结果。实验结果表明，所提算法盲复原后图像对比度高，边缘细节清晰，复原速度快，具有极高的应用价值。