基于加权TV/SAR联合先验与最小线性KL散度的图像重构算法

王恒; 郑笔耕

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基于加权TV/SAR联合先验与最小线性KL散度的图像重构算法

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为了消除当前图像重构算法存在的振铃效应,避免过度平滑图像纹理区域,使其兼顾较好的细小边缘保持与丰富纹理,以获取较高的重构图像视觉质量,提出了基于加权TV(total variation)/SAR(simutanneous auto-regression)联合先验与最小线性KL散度凸组合的图像重构算法.引入权重因子,从退化图像中提取出非局部SSIM约束,联合TV函数,设计加权TV图像正则先验,增强稀疏性;根据SAR先验与加权TV正则先验,获取重构图像的联合后验分布;再建立最小线性KL散度函数凸组合,并引入最优最小化技术,求解后验分布,完成贝叶斯推理.并研究了本文算法在不同退化程度下的用户响应.测试结果显示:与当前图像重构技术相比,本文算法的复原效果较为理想;在图像受损严重时,本文算法更受用户欢迎.

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来源
《测控技术》 |2016年第1期|38-4260|共6页
作者
王恒; 郑笔耕;
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作者单位

荆楚理工学院电子信息工程学院,湖北荆门448000;

荆楚理工学院电子信息工程学院,湖北荆门448000;

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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
图像重构; 加权TV正则先验; 非局部SSIM约束; 联合先验模型; 最小线性KL散度凸组合; 贝叶斯推理;

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