题目：面向复杂动态成像条件的模糊降质图像恢复技术

随着计算机技术的飞速发展，数字图像已被广泛应用于国民经济与国防科技的各个方面，图像质量也日益成为使用者关注的重点。为得到高质量图像，模糊降质图像的恢复作为其中最具挑战性的研究领域而备受关注。引起图像降质的因素是多种多样的，而实际应用场景的复杂动态性又造成图像降质的先验信息难以确知，因此需要研究不基于图像先验知识的，适用于各种复杂动态环境的模糊降质图像恢复方法。本文的研究工作将围绕此目标展开，所取得的主要成果如下： (1)面向降质图像恢复的质量评价。本文在分析图像质量评价的客观测算方法和主观感受方法的基础上，引入了一种基于监督学习的主客观结合的图像质量评价系统，深入分析了该系统的优势与不足，并提出了可能的改进途径。实验结果表明其在有一定样本图像的基础上能得到可靠稳定的评价结果。(2)复杂噪声污染图像的空域滤波去噪。针对未知类型的复杂噪声污染图像，本文在分析了多种空域滤波去噪算法的基础上，对基于测地距离的滤波方法进行了改进，并提出了对去噪后图像进行模糊恢复以进一步提高图像质量的处理策略。实验结果表明本文所提出的方法能在有效滤除图像噪声的前提下，较好的保留图像的细节与纹理信息。(3)基于图像标准化稀疏测度的点扩散函数辨识策略。在基于图像标准化稀疏测度构建了点扩散函数辨识优化决策模型的基础上，本文提出了一种迭代交替快速求解算法，通过罚函数法引入辅助变量，将求解过程从空域转换到频域进行，降低了算法复杂度，极大的提高了算法速度，并保持了辨识精度。(4)基于自然图像梯度分布的图像恢复算法。自然图像的梯度满足一定分布规律，本文提出了一种分段函数对其进行拟合，并基于MAP构建了模糊图像恢复优化决策模型。在通过罚函数法对其进行快速求解的基础上，本文通过引入图像金字塔的多尺度渐进优化策略，进一步提高了算法速度。实验结果表明本文算法在处理时间和恢复效果上都有显著的优势。 在此研究成果的基础上，本文完成了面向复杂动态成像条件的模糊降质图像恢复软件系统的开发，并在此基础上进行了综合实验验证分析。实验结果表明此软件系统能有效的恢复图像纹理、细节与边缘信息，具有很强的实用性。