基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

摘要：

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法.首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性.然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数(WNN)对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声.最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊.实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都高于当前同类去模糊方法.

关键词：图像去模糊、泊松噪声、结构变换、加权低秩近似、半正定二次分裂(HQS)

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划;北京市自然科学基金;北京市自然科学基金;北京市自然科学基金

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1701-1710