基于模糊核稀疏先验正则化图像盲复原处理

• 作者: 李艳艳 牛玉俊 胡双年
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去模糊 正则化 半二次法分解
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2019.06.006

摘要

图像盲复原算法主要分为两个步骤:首先估计出模糊核,然后利用模糊核对图像进行反卷积.论文提出了一种基于模糊核稀疏性L 0正则化约束优化模型,以模糊核和图像梯度的L 0范数较小为先验知识,通过添加其对应的L 0正则项来构建优化模型.在反卷积的过程中,采用超拉普拉斯分布来模拟图像梯度的重尾分布,利用L 0.5范数正则化对模糊图像做反卷积.论文算法可以准确估计出模糊核,有效提升图像质量.同时,采用PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural similarity index)来作为评价图像质量客观标准,实验结果表明:该算法在不同类型的图像下都能取得较好结果,能有效复原各种不同类型的图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛玉俊	南阳理工学院数学与统计学院	31	27	3.0	4.0
2	胡双年	南阳理工学院数学与统计学院	20	9	1.0	1.0
3	李艳艳		4	1	1.0	1.0