针对运动模糊图像的模糊去除问题, 提出了一种基于L0范数正则化的模糊核方法。该方法以图像梯度L0范数为正则项, 根据图像的稀疏先验条件, 选取合适的参数估计方法, 构建了一个非凸的最优化能量函数。在对该函数进行数值求解中, 选用了交替迭代法, 交替更新原始图像和模糊核的估计值。在原始图像估计中, 以图像梯度L0范数为稀疏正则项可以有效地保留图像的强边缘并抑制弱边缘对模糊核估计的影响, 从而提高了核估计的正确率。在模糊核计算过程中, 模糊核估计最优化能量函数则转换为一个经典的凸优化问题, 再通过对
