【摘 要】
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图像盲复原旨在无参考的情况下准确估计模糊核并恢复潜在的清晰图像。现有研究成果表明,利用全变分模型对高阶图像梯度先验约束进行描述可以有效抑制复原图像中产生的阶梯效应。本文在实验观察和研究的基础上,提出了采用稀疏先验约束模型对盲复原过程进行正则化的方法,以获得更佳的图像复原效果。该方法利用图像高阶梯度的稀疏性,通过与低阶梯度相结合来构造混合梯度正则项。同时,在正则项中引入基于图像熵的自适应因子,来调节
【机 构】
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中国科学院光电技术研究所,中国科学院大学,航天系统部装备部军代局成都室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0500201)。
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图像盲复原旨在无参考的情况下准确估计模糊核并恢复潜在的清晰图像。现有研究成果表明,利用全变分模型对高阶图像梯度先验约束进行描述可以有效抑制复原图像中产生的阶梯效应。本文在实验观察和研究的基础上,提出了采用稀疏先验约束模型对盲复原过程进行正则化的方法,以获得更佳的图像复原效果。该方法利用图像高阶梯度的稀疏性,通过与低阶梯度相结合来构造混合梯度正则项。同时,在正则项中引入基于图像熵的自适应因子,来调节迭代优化过程中两类梯度先验的比例,以此获得更好的收敛性。仿真与实验证明,与现有图像盲复原先进方法相比,本
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