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基于梯度l0范数和总变分正则化约束的模糊图像复原方法

摘要

本发明涉及一种基于梯度l0范数和总变分正则化约束的模糊图像复原方法,包括:对模糊图像噪声、清晰图像进行建模和点扩散函数进行建模;引入两个正则化约束系数,将三个模型加权求和,构建模糊图像复原问题模型;将该模型分解为关于清晰图像和点扩散函数的最优估计问题;对清晰图像和点扩散函数估计值进行初始化;对关于清晰图像的最优估计问题进行求解,得到清晰图像估计值;对关于点扩散函数的最优估计问题进行求解,得到点扩散函数估计值;根据所得估计值对两个正则化约束系数进行更新;循环执行更新求解直至收敛,得复原图像。本发明能有效解决现有正则化系数最优值需要人为手工不断调节才能得到,效率较低且无法实现程序的自动化运行的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112116541A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202011018774.9

  • 发明设计人 董文德;徐剑;徐贵力;

    申请日2020-09-24

  • 分类号G06T5/00(20060101);

  • 代理机构32321 南京业腾知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人李静

  • 地址 211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号

  • 入库时间 2023-06-19 09:16:49

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