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基于模糊结构图的模糊核估计
" B: s" B8 P" e9 t J' |摘要:图像结构边缘对模糊核估计有重要意义.近年来许多成功的算法都致力从潜在清晰图像中分离出结构边缘形成中间图像,然后用其与模糊图像一起估计模糊核.但是这些算法忽视了从模糊图像中分离出结构边缘对应的部分,导致核估计过程中目标函数的数据项不平衡.针对这一问题,本文利用中间图像和潜在模糊核产生二值模板对模糊图像进行处理,分离出结构边缘对应的部分,并用其修正目标函数.此外本文提出采用L0范数同时约束幅值域和梯度域的正则项,从而缩小核估计的解空间.多个标准测试数据库上实验结果表面,本文算法无论在鲁棒性还是准确性方面均具有更好的效果.6 }, s t i( [
关键词:去模糊;反卷积;模糊核;图像复原
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; N# d' r1 @2 x4 l8 G% ^1引言; h- `% H+ P/ b1 ?) f+ h
运动模糊的产生是因为曝光时间内物体和相机发生了相对位移.在弱光条件下，曝光时间增加，这样的现象会更加常见和严重.将模糊图像清晰化已经成为图像处理和计算机视觉领域中--个热门课题.在模糊核是全局一致和高斯噪声的假设下,运动模糊的过程可以抽象为清晰图像与模糊核进行卷积运算之后再加上高斯噪声 u0 l9 h1 K+ r+ [
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发表于 2021-5-10 10:14
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