摘要：在传统的基于波前探测的解卷积方法中,由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的,并用维纳滤波进行复原,但是点扩展函数不可避免地存在误差,所以最终的复原目标图像质量不佳。为了解决该难题,提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法。它运用了点扩展函数和目标的先验信息,对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束,从而得到更优的恢复图像质量。对该方法的原理和实现过程进行了阐述,并将其运用于室内点源目标数据中。实验结果证明,与维纳滤波方法相比,该方法使图像恢复的效果得到明显改善。

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