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首页> 外文期刊>Journal of information and computational science >Single-image Motion Deblurring Using Mixed Smooth Term and Fast ADMM
【24h】

Single-image Motion Deblurring Using Mixed Smooth Term and Fast ADMM

机译：使用混合平滑项和快速ADMM的单图像运动去模糊

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The blind deconvolution algorithm of motion blur image is one of very hot research in the image processing field. In order to get the sharp image and Point Spread Function (PSF), variational method is used. In this paper, we select TVL2 term as data term and propose gradient term and Laplace term as smooth term. Normalized gradient term and Laplace term can lead the energy decrease while solving the equation and make the energy equation get its convergence much faster. In order to reduce the complexity of solving the equation, a fast method called fast Alternating Direction Multiplier Method (fast ADMM) is introduced. The mixed smooth term not only has strong local adaptability in selecting large gradients of the image, excluding small disturbance on the boundary and enhancing the edges, but also has a faster convergence speed to get the sharp image and point spread function quickly. Experiments demonstrate the validity of the proposed method.
机译：运动模糊图像的盲反卷积算法是图像处理领域中非常热门的研究之一。为了获得清晰的图像和点扩散函数（PSF），使用了变分方法。在本文中，我们选择TVL2项作为数据项，并提出梯度项和Laplace项作为平滑项。归一化梯度项和拉普拉斯项可以在求解方程时导致能量减少，并使能量方程更快地收敛。为了减少求解方程的复杂性，引入了一种称为快速交替方向乘子法的快速方法（fast ADMM）。混合平滑项不仅在选择较大的图像梯度时具有较强的局部适应性，而且不包括边界上的小干扰和增强的边缘，而且收敛速度更快，可以快速获得清晰的图像和点扩展功能。实验证明了该方法的有效性。

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