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Maximum a posteriori blind image deconvolution with Huber–Markov random-field regularization

机译:利用Huber-Markov随机场正则化实现最大后验盲图像反卷积

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摘要

We propose a maximum a posteriori blind deconvolution approach using a Huber–Markov random-fieldnmodel. Compared with the conventional maximum-likelihood method, our algorithm not only suppressesnnoise effectively but also significantly alleviates the artifacts produced by the deconvolution process. Thenperformance of this method is demonstrated by computer simulations. © 2009 Optical Society of America
机译:我们提出了使用Huber-Markov随机场模型的最大后验盲反卷积方法。与传统的最大似然法相比,我们的算法不仅有效地抑制了噪声,而且还大大减轻了反卷积过程产生的伪像。然后通过计算机仿真证明了该方法的性能。 ©2009美国眼镜学会

著录项

  • 来源
    《Optics Letters》 |2009年第9期|p.1453-1455|共3页
  • 作者

    Zhimin Xu and Edmund Y. Lam;

  • 作者单位

    Imaging Systems Laboratory, Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Hong Kong,Pokfulam Road, Hong Kong* Corresponding author: elam@eee.hku.hk;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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