图像恢复：图像去模糊算法

• 算法结构

模糊图像恢复是图像处理领域中的一个重要任务，旨在从模糊图像中还原清晰的图像。以下是一些常见的模糊图像恢复算法：

  1. 卷积神经网络（CNN）：
    • 基于深度学习的方法在图像恢复中取得了显著的进展。通过使用卷积神经网络，如SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）和EDSR（Enhanced Deep Super-Resolution），可以学习从模糊图像到清晰图像的映射。
  2. Wiener滤波：
    • Wiener滤波是一种经典的图像恢复方法，它基于图像的功率谱和噪声功率谱的估计来进行图像去卷积。Wiener滤波在一定条件下可以取得良好的效果。
  3. 非局部均值去模糊（NL-Means Deblurring）：
    • 非局部均值去模糊方法通过在图像中寻找相似块，并基于这些块的相似性来降低模糊。这种方法对于一些特定类型的模糊有一定的效果。
  4. 盲去卷积（Blind Deconvolution）：

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