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基于梯度L0稀疏正则化的图像盲去模糊算法 被引量：3
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作者 朱骋 周越 《中国体视学与图像分析》 2015年第4期361-368,共8页
图像的盲复原旨在从输入的模糊图像中估计出模糊核,并以此恢复出原清晰图像。本文分别采用近似L0和L1范数对待估清晰图像的梯度域和点扩散函数的稀疏性进行先验约束,后续的迭代过程中分别利用频域直接求解、分裂Bregman方法以及Shrinkag... 图像的盲复原旨在从输入的模糊图像中估计出模糊核,并以此恢复出原清晰图像。本文分别采用近似L0和L1范数对待估清晰图像的梯度域和点扩散函数的稀疏性进行先验约束,后续的迭代过程中分别利用频域直接求解、分裂Bregman方法以及Shrinkage收缩阈值操作符进行优化。本文采用的表达形式既无需显性地在迭代过程中通过额外步骤提取出强梯度特征(例如冲击滤波器),又能保证在较少的迭代次数中达到收敛。最终通过实验结果验证了本文中采用的方法在图像恢复质量和迭代速度方面都有所改善。 展开更多
关键词 图像去模糊 盲复原 稀疏性先验约束 分裂Bregman算法
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