贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法

肖宿; 韩国强; 沃焱; 姚浩伟

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贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法

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为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计.在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数.对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题.基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数.实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进.与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势.

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来源
《科学技术与工程》 |2010年第14期|3344-3348|共5页
作者
肖宿; 韩国强; 沃焱; 姚浩伟;
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作者单位

华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510006;

华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510006;

华南理工大学,计算机科学与工程学院,广州,510006;

深圳市华仁达电子有限公司,深圳,518040;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
图像盲去卷积; 贝叶斯框架; 先验模型; 总变分模型; 数值计算;

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