典型文献
非盲图像复原综述
文献摘要：
非盲图像复原在数学上是一种典型的病态问题,也是计算机视觉领域的重要研究内容之一,其目标是在点扩散函数已知的情况下,由模糊图像估计出清晰图像,其研究重点是在改善图像清晰度和抑制噪声之间做出适当的折衷.近50年来,非盲图像复原取得了长足的发展,从早期的维纳滤波到当前的深度学习,学者们提出了数以百计的非盲图像复原算法,并应用在各个领域.本文首先介绍非盲图像复原的基本概念和研究意义,然后依据算法的属性对非盲图像复原算法进行分类概括,从总体上将其分为传统方法和深度学习方法,又进一步将传统方法细分为直接法和迭代法,并依据不同算法的模型特征,分析不同类别中主要算法的优缺点,同时结合多种典型实验,比较分析了一些代表性算法的复原性能,最后展望了非盲图像复原算法的发展趋势,归纳了重点研究方向.
文献关键词：
非盲图像复原;图像先验;直接法;迭代法;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
杨航
作者机构：
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
文献出处：
引用格式：
[1]杨航-.非盲图像复原综述)[J].中国光学,2022(05):954-972
A类：
非盲图像复原,盲图像复原
B类：
病态问题,计算机视觉,点扩散函数,模糊图像,出清,图像清晰度,抑制噪声,折衷,从早,维纳滤波,数以百计,研究意义,从总体上,上将,深度学习方法,直接法,迭代法,模型特征,原性,图像先验
AB值：
0.214983
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