【摘 要】
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为了更好地对退化图像进行降噪，提升算法运行效率，同时保留复原图像边缘细节信息，提出了一种交替卡尔曼滤波图像复原算法。与传统方法相比，该算法不需要估计退化函数，仅需将退化图像的信息矩阵第一行（或列）代入卡尔曼滤波预测方程作为初始值进行滤波，然后将第一次滤波图像的信息矩阵第一列（或行）代入卡尔曼滤波预测方程作为初始值进行第二次滤波获得复原图像。仿真结果表明，交替卡尔曼滤波图像复原算法在去除退化噪声保证
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室电气与电子工程学院
【基金项目】
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湖北省重点实验室开放基金（HBSEES201902）；
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为了更好地对退化图像进行降噪，提升算法运行效率，同时保留复原图像边缘细节信息，提出了一种交替卡尔曼滤波图像复原算法。与传统方法相比，该算法不需要估计退化函数，仅需将退化图像的信息矩阵第一行（或列）代入卡尔曼滤波预测方程作为初始值进行滤波，然后将第一次滤波图像的信息矩阵第一列（或行）代入卡尔曼滤波预测方程作为初始值进行第二次滤波获得复原图像。仿真结果表明，交替卡尔曼滤波图像复原算法在去除退化噪声保证图像清晰的同时，还能快速完成图像复原，其计算时间降为维纳滤波复原法计算时间的2%。
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