【摘 要】
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为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计。在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估
【机 构】
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华南理工大学计算机科学与工程学院; 深圳市华仁达电子有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60573019);国家科技支撑计划(X2JSB1080010)资助
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为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计。在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数。对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题。基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数。实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进。与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势。
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