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1.
基于空间自适应和正则化技术的盲目图像复原   总被引:3,自引:3,他引:2  
郭永彩  王婀娜  高潮 《光学精密工程》2008,16(11):2263-2267
在原非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法基础上,本文提出一种基于空间自适应和正则化技术的改进算法。在代价函数中,引入两项空间自适应的加权项,分别用来确保图像复原的逼真和平滑,自适应加权项需根据观察图像的局部特性和噪声方差求得。并加入正则化项,以达到抑制噪声的目的。本文提出了根据观察图像来估计噪声方差的方法,因而不需要知道噪声方差的先验条件。在求解中,采用共轭梯度算法来进行求解。对不同背景和不同信噪比的图像进行了仿真实验。结果表明:改进后的算法比原来的算法复原效果更好。  相似文献
2.
盲目复原高斯模糊图像   总被引:1,自引:1,他引:1  
经典的图像恢复算法设点扩展函数(PSF)是已知的,然而在许多情况下PSF难以确定,不得不在只知道成像系统部分信息甚至没有任何信息的情况下估计真实图像和PSF,这一过程称为图像盲复原。对于高斯模糊图像,它的PSF是很难被检测出来的,因此高斯模糊图像的盲复原一直是个棘手的问题。利用高斯点扩展函数的特性,初始估计PSF并对加噪后的模糊图像进行维纳滤波,后经过中值滤波获得恢复图像。恢复的图像主观视觉效果较好,具有良好的抗噪性,复原效果明显。该方法对于提高图像质量有一定的参考价值。  相似文献
3.
基于非负支撑域受限递归逆滤波的自适应图像盲复原   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对原始非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法存在的缺点,提出了一种自适应的NAS-RIF图像盲复原算法.首先,在NAS RIF算法的代价函数中加入正则化约束项和空域加权因子,通过自适应地调整正则化参数和空域加权因了来改善算法的抗噪性能,并确保复原的逼真和平滑.然后,在算法的每次迭代中,采用图像分割技术找到准确的目标支持域,并用背景的平均值取代非均匀背景.最后,利用N步重置共轭梯度法优化代价函数,加快了算法的收敛速度.在不同信噪比条件下对两种模糊图像进行了实验,结果显示,采用本文算法得到的信噪比增益(△SNR)分别为6.315 3 dB和8.910 6 dB,表明该算法具有较好的噪声抑制和边缘细节恢复效果.对低信噪比的退化图像,本文算法也能得到更好的复原结果.  相似文献
4.
提出了一种基于L0稀疏先验的改进正则化模糊图像盲复原算法来解决相机抖动所产生的模糊问题.根据模糊图像的梯度分布要比清晰图像稠密并且暗通道的稀疏性也相对较小这一固有属性建立了新的优化模型.针对L0范数的高度非凸性和暗通道稀疏优化过程中涉及到的非线性最小化问题,提出了一种近似线性映射矩阵,并用半二次分解法对L0最小化问题进行求解.最后,采用快速傅里叶变换在频域中对模糊核及清晰图像进行交替迭代运算得到复原图像.对多幅不同类型的模糊图像进行了实验,结果显示:复原图像平均灰度梯度高达11.411,图像信息熵达到7.304,处理365×285的图像只需8.07 s.提出的算法有效抑制了图像边缘处的振铃效应,完整保留了清晰的细节信息的同时显著提高了运算速度,并适用于多种不同类型图像的盲复原.  相似文献
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