【摘 要】
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图像盲复原算法主要分为两个步骤:首先估计出模糊核,然后利用模糊核对图像进行反卷积.论文提出了一种基于模糊核稀疏性 L0正则化约束优化模型,以模糊核和图像梯度的 L 0 范数
【机 构】
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南阳理工学院数学与统计学院,南阳理工学院电子与电气工程院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1504105);河南省科技厅项目(182102210379)
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图像盲复原算法主要分为两个步骤:首先估计出模糊核,然后利用模糊核对图像进行反卷积.论文提出了一种基于模糊核稀疏性 L0正则化约束优化模型,以模糊核和图像梯度的 L 0 范数较小为先验知识,通过添加其对应的 L 0 正则项来构建优化模型.在反卷积的过程中,采用超拉普拉斯分布来模拟图像梯度的重尾分布,利用 L 0 .5 范数正则化对模糊图像做反卷积.论文算法可以准确估计出模糊核,有效提升图像质量.同时,采用PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural sim
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