改进的奇异值分解法估计图像点扩散函数

• 作者: 孙志民 汪源源 蔡铮
• 来源期刊: 光学 精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 点扩散函数 分块奇异值分解 图像退化 平均能谱指数模型
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 520-525
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-924X.2006.03.034

摘要

为了提高图像复原算法的性能,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数.从图像的退化离散模型出发,对图像进行逐层分块奇异值分解,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响.利用理想图像奇异值向量平均能谱指数模型,估计点扩散函数奇异值向量的频谱,再反傅里叶变换得到其时域结果.实验结果表明,该方法能在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数,估计结果比原有估计方法有所提高,有望为图像复原算法的预处理提供一种有效的手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志民	复旦大学电子工程系	5	75	3.0	5.0
2	汪源源	复旦大学电子工程系	221	1554	19.0	26.0
3	蔡铮	复旦大学电子工程系	4	53	4.0	4.0