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| 正则化的近似最大公因子的图像盲复原算法 | |
| 引用本文： | 张万磊,杨阳,冯涛,李喆.正则化的近似最大公因子的图像盲复原算法[J].长春理工大学学报,2019,42(1). |
| 作者姓名： | 张万磊 杨阳 冯涛 李喆 |
| 作者单位： | 长春理工大学 电子信息工程学院,长春,130022;长春理工大学 理学院,长春,130022 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;吉林省科技发展计划;吉林省科技发展计划;吉林省教育厅十三五科学技术研究规划项目;吉林省教育厅十三五科学技术研究规划项目 |
| 摘 要： | 针对近似最大公因子图像盲复原算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于全变分正则化的近似最大公因子图像盲复原算法。该算法利用近似最大公因子盲复原算法估算出点扩散函数,然后利用全变分正则化迭代解卷积求得复原图像。改进算法从抑制噪声和反卷积运算约束两个方面去改进近似最大公因子图像盲复原算法,提高算法的鲁棒性。最后给出仿真实验,在同一噪声水平下改进算法的PSNR提高了1～5dB,SSIM提高了0.09～0.3,验证了改进算法有较好的效果。 |
| 关 键 词： | 图像盲复原 近似最大公因子 全变分正则化 |
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