局部加权广义高斯-SAR联合先验模的图像复原算法

• 作者: 闫娜
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 局部自回归约束 高斯先验 联合先验模型 最小优化 梯度分布
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 页码范围: 19-21,26
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3376字
• 语种: 中文

摘要

为了解决当前图像复原算法难以兼顾纹理与精细边缘的不足,提出了局部加权高斯-SAR联合先验模型的图像复原算法.引入局部自回归约束,利用高斯先验,构造局部加权高斯图像先验;并联合SAR先验,设计了高斯-联合先验模型,有效地防止过度平滑;并利用图像损坏模型与高斯-联合先验,建立其(Maximizing A Posteriori);基于最小优化技术,获取其下边界,将非凸问题转成凸问题,完成图像复原.对比测试结果显示:其算法的修复效果更佳,值最高,保留了丰富纹理与精细边缘;且复原图像的梯度分布与初始图像最接近.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫娜		12	34	4.0	5.0