正则化的近似最大公因子的图像盲复原算法

摘要：

针对近似最大公因子图像盲复原算法对噪声敏感的问题,提出了一种基于全变分正则化的近似最大公因子图像盲复原算法.该算法利用近似最大公因子盲复原算法估算出点扩散函数,然后利用全变分正则化迭代解卷积求得复原图像.改进算法从抑制噪声和反卷积运算约束两个方面去改进近似最大公因子图像盲复原算法,提高算法的鲁棒性.最后给出仿真实验,在同一噪声水平下改进算法的PSNR提高了1~5dB,SSIM提高了0.09~0.3,验证了改进算法有较好的效果.

关键词：图像盲复原、近似最大公因子、全变分正则化

所属期刊栏目：42

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11601039;吉林省科技发展项目20180101345JC,20180201090GX;吉林省教育厅十三五科学技术研究规划项目JJKH20170618KJ,JJKH20181099KJ

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：83-88