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摘要:
受噪声和图像边缘结构信息的影响,传统的图像盲复原方法易出现“振铃”、“拖尾”、“阶梯”等现象.为解决上述问题,本文利用图像的后验信息、点扩散函数(PSF)的稀疏性以及l1,l2两类范数在约束中的不同作用,提出了一种更一般的非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原模型.针对提出模型的非凸优化问题,在数值求解过程中对模型的范数结构进行改进,引入Split-Bregman权值迭代方法,提高了计算精度.对人工模拟退化图像和真实图像进行了实验测试.结果表明,提出的方法能够对多种退化类型的图像进行有效复原,复原后的图像边缘保持良好,细节和纹理的处理都优于最近文献提出的模型.客观评价结果显示,相比最近文献的模型,提出模型的峰值信噪比最大可以提高2.08 dB,信息熵值最大可以提高1.14个单位.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 非凸高阶全变差正则化自然光学图像盲复原
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 自然光学图像 图像盲复原 点扩散函数 正则化 全变差 分裂布雷格曼
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 3490-3499
页数 10页 分类号 TP391.4
字数 5609字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20152312.3490
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦志远 信息工程大学地理空间信息学院 51 897 14.0 28.0
2 郭从洲 信息工程大学理学院 21 51 3.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
自然光学图像
图像盲复原
点扩散函数
正则化
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分裂布雷格曼
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
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10
总被引数(次)
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