基于显著性先验的自适应空可变图像去模糊方法

针对图像分块不够合理导致的模糊核估计不精确或计算量较大等问题,提出了一种从单幅空间可变模糊图像中自适应估计清晰图像的方法.首先,采用四叉树分解将空可变模糊图像进行自适应划分,按照模糊核的相似程度确保划分的不同图像块具有不同的模糊核.然后,对于每一个图像块,施加了一种显著性值先验来恢复潜在清晰图像,提取人眼感兴趣的重要部分能够更精确地估计模糊核,并且可以保留更多的图像细节.最后,采用加权窗函数对尺寸大小不同的相邻图像块进行拼接,得到去模糊后的复原图像.实验结果表明:在对空不变和空可变的模糊图像进行去模糊后,与目前的经典方法相比,提出的方法可以得到较好的图像恢复结果.