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ON ALGORITHMS FOR AUTOMATIC DEBLURRING FROM A SINGLE IMAGE

Journal of Computational Mathematics 2012年第1期30卷 80-100页

作者： Wei Wang Michael K.Ng Department of Mathematics Tongji UniversityShanghai 200092China Centre for Mathematical Imaging and Vision and Department of Mathematics Hong Kong Baptist UniversityKowloon TongHong KongChina

In this paper, we study two variational blind deblurring models for a single linage,The first model is to use the total variation prior in both image and blur, while the second model is to use the flame based prior in both image and blur. The main contribution of this paper is to show how to employ the generalized cross validation.（GCV） method efficiently and automatically to estimate the two regularization parameters associated with the priors in these two blind motion deblurring models. Our experimental results show that the visual quality of restored images by the proposed method is very good, and they are competitive with the tested existing methods. We will also demonstrate the proposed method is also very efficient.

关键词： Blind deconvolution Iterative methods Total variation Framelet generalizedcross validation.

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