论文摘要
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L0正则化约束优化模型,以模糊核和图像梯度的L0范数较小为先验知识,通过添加其对应的L0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L0.5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.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡双年,李艳艳,牛玉俊
关键词: 图像去模糊,正则化,半二次法分解
来源: 安徽大学学报(自然科学版) 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 南阳理工学院数学与统计学院,南阳理工学院电子与电气工程院
基金: 国家自然科学基金资助项目(U1504105),河南省科技厅项目(182102210379)
分类号: TP391.41
页码: 43-47
总页数: 5
文件大小: 3327K
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