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針對散焦模糊圖像的復原問題，提出一種基于灰度平均梯度與粒子群優(yōu)化（PSO）算法相結合的散焦圖像模糊參數(shù)估計方法。首先，利用PSO算法隨機生成一群不同模糊半徑的點擴散函數(shù)，分別用維納濾波算法處理模糊圖像，得到一系列復原圖像，并計算其對應的灰度平均梯度值；然后，利用圖像清晰度與圖像灰度平均梯度值成正變關系這一特點，以復原圖像的灰度平均梯度值作為粒子群算法的適應度函數(shù)值，找出使適應度函數(shù)最大的粒子所對應的模糊半徑作為最后的估計結果。實驗結果表明，與頻譜估計方法和倒頻譜估計方法相比，所提算法能夠更精確地估計出模糊參數(shù)，尤其是在大尺度模糊半徑的情況下，所提算法估計的精度更高。
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