10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.03.010
基于Tikhonov和全变分正则化混合约束盲去模糊方法
为了使模糊图像在边缘区域和平滑区域有更好的复原效果,通过分析图像的稀疏平滑特性,提出一种基于Tikhonov和全变分正则化混合约束(Tikhonov-Total variation model,TTV)模型的盲去模糊方法.首先用Shock-Direction Filter(简称为SDF滤波器)提取图像边缘信息,然后利用Tikhonov模型和全变分模型分别在图像特殊区域的不同表现,分别对不同区域进行不同的正则化约束,最后提出一种多变量正阈值约束的分裂布雷格曼(Multivariable Positive threshold constraint Splitting Bregman,MPSB)算法对提出的新型模型进行数值最优化求解.从实验结果可以看出,相对对比算法,该方法不仅能够准确的估算模糊核(Blurring Kernel,BK),而且在主观上实现了更好的复原效果,在客观上本文方法的峰值信噪比(PSNR)增量提高了3.4～4.7 dB.
模糊图像、盲去模糊、Tikhonov、全变分、正则化、多变量交替迭代、分裂布雷格曼
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TN919.8;TP391
重庆市自然科学基金CSTC2012jjA40054
2016-07-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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