基于TV-泊松奇异积分联合先验模型的图像重构
目的 针对当前图像重构算法容易产生过渡平滑图像纹理区域,使复原图像丢失大量纹理,降低重构图像视觉质量等缺陷,提出TV-泊松奇异积分联合先验模型耦合贝叶斯推理的图像重构算法.方法 引入配分函数,结合TV函数,构造TV图像先验.定义泊松奇异积分先验,并将其嵌入到TV先验中,设计一种联合先验模型,控制图像纹理平滑度.基于高阶统计量技术,完善图像退化模型,并耦合先验模型,生成重构图像的最大后验估计MAP.引入优化最小原则,求解MAP,完成贝叶斯推理,获取重构图像.对文中算法复原图像纹理的关键参数进行优化,并研究分析该算法的用户响应.结果 与当前图像重构算法相比,文中算法的复原视觉质量更高,能够较好地平衡噪声与纹理.在图像退化程度较大时,文中算法具有良好的用户响应.结论 文中算法能够较好地同步保持图像边缘与纹理.
图像重构、泊松奇异积分先验、联合先验模型、优化最小原则、贝叶斯推理、用户响应
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TS801.3(印刷工业)
河南省重点科技攻关项目122102210430;河南省教育厅重点科技攻关项目14B520036
2015-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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