一种基于泊松概率模型的模糊图像序列融合复原方法

摘要

本发明涉及一种基于泊松概率模型的模糊图像序列融合复原方法，包括：分别采用泊松概率分布模型、梯度lp范数和l1范数分别对模糊图像序列噪声、清晰图像和点扩散函数进行建模，并构建模糊图像复原问题模型；之后将问题模型分解为关于辅助变量和基于残差l2范数的模糊图像序列复原两个最优估计子问题，并采用迭代优化算法对上述两个子问题进行求解，最终得到复原图像和模糊图像序列对应的点扩散函数的估计值。上述技术方案中提供的基于泊松概率模型的模糊图像序列融合复原方法，能有效解决采用高斯概率模型建模的模糊图像复原方法得到的清晰图像不符合实际情况的问题。