| 二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊 |
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| 引用本文： | 马倩,黄成泉,郑泽鸿.二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊[J].数据采集与处理,2022,37(5):1092-1100. |
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| 作者姓名： | 马倩 黄成泉 郑泽鸿 |
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| 作者单位： | 1.贵州民族大学数据科学与信息工程学院，贵阳550025;2.贵州民族大学工程技术人才实践训练中心，贵阳550025 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（62062024）；贵州省省级科技计划项目（黔科合基础-ZK[2021]一般342）；贵州省研究生教育教学改革重点项目(黔教合YJSJGKT[2021]018)；贵州省研究生科研基金（黔教合YJSCXJH（2020）135)。 |
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| 摘 要： | 模糊的超声图像经过极端通道先验去模糊后不够稀疏，导致极端通道稀疏约束可能不存在。因此，为了充分利用图像通道信息，通过增强去模糊后超声图像的稀疏性，提出一种二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法。首先，给出了相关的理论证明和实验说明二次稀疏极端通道先验用于约束模糊超声图像的可行性；然后，充分利用暗通道和亮通道的先验信息，在交替迭代过程中采用半二次分裂方法估计中间图像和模糊核；最后，用傅里叶变换求得最终的清晰图像和模糊核。在超声图像集上的实验结果表明，本文提出的二次稀疏极端通道先验盲超声图像去模糊算法和其他超声图像去模糊方法相比更具可行性和优越性。
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| 关 键 词： | 盲超声图像去模糊 二次稀疏极端通道 半二次分裂 交替迭代 稀疏性 |
| 收稿时间： | 2021/5/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/10/6 0:00:00 |
Blind Ultrasound Image Deblurring via Quadratic Sparse Extreme Channel Prior |
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| MA Qian,HUANG Chengquan,ZHENG Zehong.Blind Ultrasound Image Deblurring via Quadratic Sparse Extreme Channel Prior[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2022,37(5):1092-1100. |
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| Authors: | MA Qian HUANG Chengquan ZHENG Zehong |
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| Affiliation: | 1.School of Data Science and Information Engineering, Guizhou Minzu University, Guiyang 550025, China;2.Engineering Training Center, Guizhou Minzu University, Guiyang 550025, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | blind ultrasound image deblurring quadratic sparse extreme channels half-quadratic splitting alternating iteration sparsity |
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