為去除常出現(xiàn)在圖像采集和日常攝影中的摩爾紋噪聲,提出一種由樣條小波生成的緊框架下的稀疏信號(hào)恢復(fù)算法。該算法利用摩爾紋噪聲的頻域特性確定受影響的傅里葉頻譜區(qū)域;利用圖像在給定緊框架下的稀疏性,根據(jù)壓縮感知理論實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在傅里葉頻譜上的非線性插值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)頻域?yàn)V波算法,該算法恢復(fù)圖像的峰值信噪比更高,更符合人的視覺審美,在去除摩爾紋噪聲的同時(shí),還可有效保留圖像邊緣信息。

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【文章目錄】：
0 引言
1 圖像恢復(fù)原理
    1.1 稀疏信號(hào)恢復(fù)
    1.2 基于框架的圖像恢復(fù)原理
    1.3 摩爾紋噪聲
2 基于緊小波框架的最小化模型
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)說明
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4 結(jié)語



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