● 摘要
对于退化模型未知且有噪声干扰的二维退化图像，一般采用盲图像复原方法进行复原，这一类方法不假定图像或退化过程的参数模型，而是对图像或退化过程采用确定性的限制如非负性，已知有限支撑域等。非负支撑域递归逆滤波（NAS-RIF）方法是一种非常有效的盲复原方法，但是由于该算法使用单一的参数可变滤波器模拟退化模型的倒数，致使高频噪声急剧放大，复原效果受到很大影响。 自适应判决反馈均衡器（DFE）是横向均衡器的改进型式，它用判决输出信号组成一个延迟线，用一部分抽头系数加权求和后送回输出端求和，可有效地抵消码间干扰。图像的退化可以看作是像素点之间的干扰，所以将这种方法引入到二维退化图像复原中，算法中采用了前馈滤波器和反馈滤波器两个参数可变的滤波器，由于反馈滤波器的引入，允许前馈滤波器的系数选择上有更大的自由度，并不需要是退化模型的倒数，因此避免了噪声的过分放大；另外在判决器的设计中采用了阈值分割方法确定图像的支撑域，用于在对图像进行非线性变换时判断哪些点属于目标点，哪些点属于背景点。经实验证明，对不同图像使用不同的模糊因子进行模糊处理并添加高斯白噪声后，使用本文提出的算法都可以得到比NAS-RIF方法更加令人满意的结果。由此可见，自适应判决反馈盲均衡方法是一种非常有效的盲图像复原方法，而且具有很强的抗噪声干扰能力，从本质上解决了图像复原过程中的高频噪声放大问题。