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【24h】

Image deconvolution using wavelet-based regularization

机译:使用基于小波的正则化进行图像反卷积

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摘要

In this paper, we propose a wavelet-based regularization algorithm for image deconvolution problems whose blurring filter is a low pass filter of an M-band wavelet. The perfect reconstruction formula of this M-band wavelet is used to establish our wavelet- based regularization algorithm. The simulations show that our pro- posed algorithm for image deconvolution performs better than that of the Wiener filter and some other wavelet-based deconvolution algorithms in terms of the improvement in signal-to-noise ratio.
机译:在本文中,我们针对图像反卷积问题提出了一种基于小波的正则化算法,该算法的模糊滤波器是M带小波的低通滤波器。使用该M波段小波的完美重构公式来建立基于小波的正则化算法。仿真表明,在信噪比方面,我们提出的图像反卷积算法比维纳滤波器和其他一些基于小波的反卷积算法性能更好。

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