【摘要】：在基于稀疏表示模型的圖像盲復(fù)原問(wèn)題中,模糊核估計(jì)與稀疏模型的選取是影響盲復(fù)原性能的兩個(gè)關(guān)鍵因素。針對(duì)傳統(tǒng)基于稀疏表示盲復(fù)原方法的不足,本文提出一種基于緊框架分析模型的圖像盲復(fù)原方法。該方法將盲復(fù)原問(wèn)題分裂為兩個(gè)迭代的子問(wèn)題,分別是基于梯度圖像的模糊核估計(jì)與基于緊框架分析模型的非盲圖像復(fù)原。在核估計(jì)問(wèn)題中,提出同時(shí)約束核稀疏性及一階微分平滑特性,進(jìn)一步提高了核估計(jì)精度。在緊框架非盲圖像復(fù)原問(wèn)題中,提出一種基于Moreau envelope函數(shù)的數(shù)值計(jì)算方法,有效地解決緊框架復(fù)原模型的不可微和不可分離性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文復(fù)原方法在圖像細(xì)節(jié)恢復(fù)與客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)方面均優(yōu)于傳統(tǒng)復(fù)原算法。
[Abstract]:In the problem of blind image restoration based on sparse representation model, fuzzy kernel estimation and sparse model selection are the two key factors that affect the performance of blind restoration. In order to overcome the shortcomings of the traditional blind restoration method based on sparse representation, an image blind restoration method based on compact frame analysis model is proposed in this paper. In this method, the blind restoration problem is divided into two iterative subproblems, which are fuzzy kernel estimation based on gradient image and non-blind image restoration based on compact frame analysis model. In the kernel estimation problem, the kernel sparsity and the first order differential smoothing characteristics are proposed at the same time, which further improves the accuracy of the kernel estimation. In the problem of non-blind image restoration of tight frame, a numerical calculation method based on Moreau envelope function is proposed to effectively solve the indifferentiability and inseparability of compact frame restoration model. The experimental results show that the proposed restoration method is superior to the traditional restoration algorithm in image detail restoration and objective evaluation index.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士后科研流動(dòng)站;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61501147) 中國(guó)博士后基金項(xiàng)目(2016M601438) 黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2015040) 黑龍江省博士后基金項(xiàng)目(LBH-Z15099)
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2487757