基于SURE/PURE准则的图像盲反卷积算法研究

项目名称： 基于SURE/PURE准则的图像盲反卷积算法研究

项目编号： No.61401013

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 薛峰

作者单位： 北京航天长征飞行器研究所

项目金额： 29万元

中文摘要： 图像盲反卷积是实现模糊图像清晰化和提高图像视觉质量的重要途径，在天文、遥感、生物医学成像等领域具有广泛的应用。目前基于正则化或贝叶斯理论的反卷积算法缺乏图像恢复的鲁棒性，并且运算复杂度较高，难以满足实际应用需求。 本项目提出基于SURE/PURE准则的图像盲反卷积理论与方法。SURE/PURE是高斯/泊松噪声条件下均方差的无偏统计估计，以此作为反卷积问题中点扩散函数与原始图像的估计准则，能够从理论上保证点扩散函数估计的准确性、复原算法的鲁棒性和最小均方差意义上的最优性。 盲反卷积问题分为估计点扩散函数与非盲复原算法两部分。首先，研究blur-SURE/blur-PURE点扩散函数估计准则，保证其估计的准确性和运算效率；其次，研究SURE-LET/PURE-LET反卷积算法：通过线性参数化表示反卷积过程，实现非迭代快速求解；研究盲复原算法，提高其在图像恢复质量和运算效率等方面的性能。

中文关键词： 图像盲反卷积；无偏风险估计；线性参数化表示；点扩散函数；信号稀疏重建

英文摘要： Blind deconvolution, as an important means to deblur the observed images and improve the visual quality, has a wide range of applications, e.g. astronomical imaging, remote sensing and biomedical imaging. The standard regularization or Bayesian techniques

英文关键词： image blind deconvolution；Stein’s/Poisson’s unbiased risk estimate；linear expansion of thresholds (LET)；point spread function (PSF)；sparse signal reconstruction