理解《Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior》
L0-regularized prior based on intensity and gradient 基於強度（亮度？像素值大小）和梯度（強度與漸變？）的L0正則化先驗。
圖像先驗源於觀察文本圖像的不同屬性，基於這個先驗，產生核估計的可靠中間結果。不需要檢測突出邊緣。在最後的圖像恢復步驟，去除artifacts（偽像，人工，噪聲）並且去模糊。不僅對文本圖像去模糊很有效，也很好地應用於低照度場景。
現在 單圖去模糊的成功，主要源於從自然圖像中學得的先驗知識和用於核估計的邊緣檢測。但是這些先驗，對於文本圖像效果較差，因為文本圖像主要是雙色（比如黑白），不符合自然圖像的重尾分布的梯度統計（梯度值接近0的概論非常大，除非是邊緣）。
[1]提出一種先驗，基於圖像強度而不是自然景色的重尾梯度先驗，但這個只針對文檔圖像（2值）。 自然圖像的稀疏特征？？？ 沒有從輸入圖像中顯式地估計模糊核，去模糊過完整字典的過載？？ Li
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