基于Richardson_Lucy的图像去模糊新算法

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2011，47（34）1⦾博士论坛⦾基于Richardson-Lucy的图像去模糊新算法赵博，张文生，丁欢ZHAOBo，ZHANGWensheng，DINGHuan中国科学院自动化研究所，北京100190InstituteofAutomation，ChineseAcademyofSciences，Beijing100190，ChinaZHAOBo，ZHANGWensheng，DINGHuan.Novelimagedeblurringalgorithmba

2、sedonRichardson-Lucy.ComputerEngineeringandApplications，2011，47（34）：1-4.Abstract：AnovelimagedeblurringalgorithmbasedonRichardson-Lucy（RL）isproposedtoovercomeringingartifactsandnoiseamplificationproblemsoforiginalRichardson-Lucyalgorithm.TheGainMapisintroducedintotheitera

3、tionsofRL，thusthecontrastoftherestoredimagecanbereduced.Consequently，theproposedmethodcanpreventpropagationofringingartifactsandfurtheramplificationofimagenoise.InfluencesonthedeblurringresultsbydifferentchoiceofGainMapparametersarediscussed.Itchoosesreasonableparameters

4、toachievethebestresults.Experimentalresultsdemonstratetheeffectiveoftheproposedalgorithmforsuppressingringingartifactsandretainingdetailinformation.Moreover，itcanobtainnotableimprovementsfornoisyblurredimagesusingthismethod.Keywords：imagerestoration；deblurring；Richardson

5、-Lucy（RL）algorithm；GainMap摘要：针对传统的Richardson-Lucy（RL）算法存在振铃效应和噪声放大等问题，提出了一种基于RL的图像去模糊新算法，通过在迭代过程中引入增益图（GainMap），降低了复原图像的对比度，阻止迭代过程振铃效应的传播和噪声的进一步放大。详细讨论了引入的增益图的不同参数选择对去模糊结果的影响，通过选取合理的参数得到最佳的结果。实验结果验证了该算法抑制振铃效应的有效性，同时它很好地保留了图像细节，对含有噪声的模糊图像也有很好的复原效果。关键词：图像复原；去模糊；Richardson-

6、Lucy（RL）算法；增益图DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2011.34.001文章编号：1002-8331（2011）34-0001-04文献标识码：A中图分类号：TP391.41引言非盲去卷积方法是在PSF已知的情况下，由模糊图像求图像复原是图像处理领域的一个关键问题，这是因为数得清晰图像的近似。由于噪声的存在，模糊过程高频信息的字图像在形成、传输、存储、记录和显示过程中不可避免地存丢失，去模糊问题也是欠约束的。经典算法有维纳滤波、卡尔曼滤波、Richardson-Lucy（RL）算法等[6]。这些方法在

7、图像复原在不同的程度的变形和失真，导致图像质量的退化，因此，要的过程中会出现振铃效应、噪声放大等问题。Yuan等[3，7]提出想得到高质量的图像，需要对退化的数字图像进行复原。退化图像复原的效果好坏也直接影响图像的高层处理。造成图了基于残留去卷积算法和双边RL算法的去模糊方法，能够去像退化的原因很多，如传感器噪声、成像设备聚焦不佳、曝光除模糊并保持图像细节信息。Levin等[8]提出使用稀疏性梯度过程中成像系统与场景之间的相对移动以及大气湍流等。最先验假设的算法，能够保留图像细节信息并抑制振铃效应。典型的退化现象就是模糊，本文主要讨论模

8、糊图像的复原问另外一些方法使用了其他的图像先验假设约束求解过程，如题，即去模糊。拉普拉斯先验[9]、超拉普拉斯先验[8]等。这些算法都假定已知图像模糊过程可以表示为清晰图像和点扩散函数（Point的PSF是