基于高阶统计量和图像分割技术的图像盲复原

马耀锋; 李红丽

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基于高阶统计量和图像分割技术的图像盲复原

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提出一种基于高阶统计量和图像分割技术的改进的非负支持域递归逆滤波算法(NAS-RIF).该算法应用高阶统计量去噪,解决了原NAS-RIF算法敏感于噪声的特性,提高了退化图像的信噪比.其次,在每次迭代中利用图像分割技术进行图像支持域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支持域必须是方形的不利限制.实验结果表明改进的NAS-RIF算法具有更好的噪声抑制和边缘细节恢复效果.

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来源
《计算机应用与软件》 |2014年第8期|222-224297|共4页
作者
马耀锋; 李红丽;
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作者单位

中州大学信息工程学院河南郑州450044;

中州大学信息工程学院河南郑州450044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像盲恢复; 高阶统计量; 图像分割; NAS-RIF算法;

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