优化重加权L1范数的图像盲复原算法

• 作者: 王凯 肖亮 韦志辉 黄丽丽
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像盲复原 加权L1 范数 迭代收缩阈值
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2175-2180
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 6295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.09.023

摘要

在单幅运动模糊图像的盲复原问题中，图像中强边缘部分的利用成为模糊核估计的关键所在。为此，本文提出了一种优化重加权L1范数的图像盲复原算法。首先，建立了基于加权L1范数的模糊核盲估计模型，并引入了一种图像平滑模型对权重进行优化估计，从而减少计算权重时受细小结构以及噪声的影响，其次，设计了模糊核盲估计模型求解的迭代收缩阈值数值算法，最后采用了一种基于超拉普拉斯先验的快速图像非盲复原算法对模糊图像进行复原。仿真和实际数据实验结果验证了本文算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖亮	广西科技大学理学院	4	15	2.0	3.0
3	王凯	广西科技大学理学院	5	19	2.0	4.0
4	黄丽丽	广西科技大学理学院	5	26	3.0	5.0
7	韦志辉	广西科技大学理学院	1	1	1.0	1.0