联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原

高如新; 朱新柳; 吴中华; 谭兴国

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联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原

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为改善运动模糊图像盲复原的效果,解决伪影显著、鲁棒性差、各尺度由于迭代次数固定而产生不利核估计的问题,提出一种联合正则化与低秩先验的自适应迭代盲图像复原算法。首先,利用l0正则化先验的稀疏性估计中间复原图像和有效去除伪影,同时引入低秩先验抑制潜像恢复过程中的噪声干扰,提高模糊核估计的准确性;然后,针对多尺度迭代次数问题采用自适应策略,通过评估模糊核的相似性调整各尺度下的迭代次数;最后,用基于半二次分裂的交替优化策略求解本算法模型,利用非盲去模糊方法得到最终清晰图像。结果表明,本文算法能有效抑制噪声和伪影,鲁棒性好,并具有良好的复原效果。

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来源
《河南理工大学学报（自然科学版）》 |2023年第5期|137-143|共7页
作者
高如新; 朱新柳; 吴中华; 谭兴国;
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作者单位

河南理工大学电气工程与自动化学院;

河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室;

河南省智能装备直驱技术与控制国际联合实验室;

哈密职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像盲复原; l0正则化; 低秩先验; 自适应迭代; 模糊核估计;

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