基于稀疏正则化和渐近边界假设的运动模糊图像盲复原

来源 :济南大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hace
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了复原因相机抖动而产生的运动模糊图像,提出基于L p范数和全变分范数的正则化盲复原方法;首先,基于模糊图像的梯度稀疏性建立L p范数正则化模型,利用全变分范数保持图像的结构信息;然后,根据模糊核稀疏性的先验知识建立模糊核的盲估计模型;最后,提出一种渐近边界假设条件对模糊图像进行扩展以抑制振铃,并通过交替最小化方法分别求解清晰图像和模糊核的估计值。结果表明,所提出的方法简单、可行,具有更好的图像复原效果。
其他文献
在法人治理结构中,需要有代表所有者的董事(即独立董事)来监督执行董事,监督经理人员,以维护董事会决策的公正性、客观性和科学性,降低决策风险,保护股东的利益.我国应建立独
为解决风功率预测中特征选择与预测方法之间匹配设计的问题,提出了一种基于包裹式框架的风功率特征选择与预测方法。对比了过滤式、包裹式、嵌入式三种特征选择框架的差异,阐
本文探讨乾嘉时期诗话中对韩愈诗风的归纳和研究。乾嘉诗人在继承前人研究的基础上,对韩诗的风格特色有着更为细腻也更为深刻的辨析。他们对韩诗的“奇险”风格褒贬不一,又在继
高校院系管理是高等学校管理的核心,也是决定高校办学质量的关键因素。高校院系管理的中心任务乃是如何处理秩序和自由的关系。秩序和自由是院系管理实践中的两难,而大学院系
针对卷积神经网络在进行图像分类时,存在单通道提取特征不充分和收敛慢等问题,提出一种改进的LeNet-5深度卷积神经网络模型。该模型对通道数量、层次结构等进行了改进,并设计局部误差结构,利用算法来增加局部误差产生数量和层间权值的调整次数。实验表明,与传统的LeNet-5网络相比,所提出模型收敛速度更快和分类准确率更高。