本文選題：圖像復(fù)原　切入點：邊緣保持　出處：《測繪科學(xué)》2016年12期

【摘要】：針對圖像復(fù)原過程中去噪與目標(biāo)邊緣特征保持之間的矛盾,該文提出了一種基于目標(biāo)邊緣保持的圖像聯(lián)合解卷積復(fù)原算法。首先,構(gòu)建了一個目標(biāo)邊緣保持約束模型,實現(xiàn)對圖像小梯度特征(噪聲為主)的平滑、對圖像大梯度特征(目標(biāo)邊緣為主)的保留,平衡復(fù)原處理過程中圖像去噪與目標(biāo)邊緣保持之間的矛盾;然后,將目標(biāo)邊緣保持約束先驗?zāi)Ｐ?引入MAP圖像復(fù)原框架,提升MAP復(fù)原算法的可靠性和收斂性;最后,利用共軛梯度迭代優(yōu)化計算過程,加快算法收斂速度。實驗結(jié)果表明,該算法能較好地平衡圖像去噪與目標(biāo)邊緣特征保持之間的矛盾,實現(xiàn)了圖像高清晰復(fù)原。
[Abstract]:In view of the contradiction between denoising and edge feature preserving in image restoration, this paper proposes an image deconvolution algorithm based on object edge preservation. Firstly, a constraint model of object edge preserving is constructed. It can smooth image small gradient feature (noise mainly), preserve image large gradient feature (target edge), balance the contradiction between image denoising and object edge keeping in the process of restoration. The object edge preserving constraint priori model is introduced into the MAP image restoration framework to improve the reliability and convergence of the MAP restoration algorithm. Finally, the conjugate gradient iteration is used to optimize the calculation process to accelerate the convergence speed of the algorithm. The algorithm can balance the contradiction between image denoising and target edge feature preservation, and achieve high resolution image restoration.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;空軍空降兵學(xué)院;國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應(yīng)用中心;北京大學(xué)工學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項目(2012GXNSFAA053181,2013GXNSFBA019265,2013GXNSFBA019266) 測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512020)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 鄒永星,周仁魁,羅秀娟,王峰;一種提取圖像目標(biāo)邊緣的新方法[J];光電工程;2005年06期

，

本文編號：1668175