基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

吴庆波; 任文琦

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基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

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摘要

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法.首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性.然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数(WNN)对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声.最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊.实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都高于当前同类去模糊方法.

著录项

来源
《北京航空航天大学学报》 |2020年第9期|1701-1710|共10页
作者
吴庆波; 任文琦;
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作者单位

中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京 100193;

中国科学院大学网络空间安全学院北京 100049;

中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京 100193;

中国科学院大学网络空间安全学院北京 100049;

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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
图像去模糊; 泊松噪声; 结构变换; 加权低秩近似; 半正定二次分裂(HQS);

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