谢盛华
,
张启衡
,
宿丁
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2007.04.006
在湍流退化图像复原研究中,为了消除大气湍流的影响,提出了一种基于先验信息和正则化技术的盲解卷积图像复原算法.该算法是以极大似然估计为基本原理,将目标图像和点扩展函数的先验信息以惩罚项的形式引入到极大似然函数中,同时利用正则化技术优化目标图像和点扩展函数的估计过程,以增加极大似然估计算法的收敛性和稳定性.通过退化图像的复原实验结果表明,该算法在退化模型完全未知的情况下,可以有效的实现对湍流退化图像的盲复原.
关键词:
图像处理
,
先验信息
,
正则化技术
,
湍流退化图像
,
图像复原
邵慧
,
汪建业
,
徐鹏
,
FDS团队
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2012.06.001
为了快速准确地恢复湍流退化图像,提出了Huber正则化Richardson-Lucy(R-L)加速迭代盲反卷积(IBD)算法.根据图像滤波处理结果,采用Huber函数自适应地选择一阶范数和二阶范数正则化约束,增加算法收敛速度同时提高图像细节和边界复原质量.引入基于泰勒级数的二阶矢量外推加速方法,进一步增加迭代的收敛速度.实验结果表明,采用提议的算法需要的迭代次数较少,适用于实时性要求较高的场合,复原图像的主客观质量均有所提高.
关键词:
图像处理
,
迭代盲反卷积
,
矢量外推加速
,
Huber函数
,
正则化技术
