多方向加权TV和变换域非局部正则化图像去模糊

摘要：

针对传统全变差(TV)去模糊对噪声敏感且细节恢复能力有限等缺点,利用边缘检测对传统TV模型进行改进,并受空域非局部自相似性正则化思想启发,将图像的变换域非局部自相似性约束融入去模糊模型,提出一种基于边缘检测的多方向加权TV和变换域非局部正则化的图像去模糊方法.首先,运用边缘检测将中心像素邻域内的像素对划分为同侧像素对和异侧像素对,对不同类型的像素对采用不同的权重,在去模糊的同时尽可能保持图像边缘等细节特征;其次,为充分利用先验信息,将变换域非局部正则化约束融入到改进的TV模型,进一步改善图像视觉质量;最后,对新模型进行有效求解.实验结果表明,本文算法在去模糊的同时可更好地保留图像的边缘、纹理等细节特征.

关键词：图像去模糊、多方向加权TV、变换域非局部正则化、交替方向法

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472274. Supported by the National Natural Science Foundation of China,61472274

在线出版日期：2017-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：828-834