在模糊图像盲复原处理中,如果忽略图像像素的权重,会导致复原后图像的结构相似度较低,于是提出虚拟现实场景中模糊图像盲复原算法.引入多尺度方法对目标图像进行分解,并估算每一层图像的模糊核.将模糊核作为输入值,运用NAS-RIF算法获取估计原始图像.根据图像匹配关系建立图像参考平面矩阵,设计虚拟现实图像融合算法.利用非局部均值原理算子,计算出图像中各像素的权重值,再结合图像稀疏度构建图像盲复原模型.仿真结果表明,所提算法复原后图像的平均结构相似度为 0.94,结构相似度得到了提升,并且图像复原质量较高.
