基于模糊函数估计和变分泛函数优化的含噪声模糊图像复原算法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Spread Point Function Estimation and Variational Function Based Image Restoration Algorithm for Blurring and Noisy Image
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对摄影图像中常见的噪声和模糊同时退化图像的问题, 提出一种Radon变换估计模糊函数结合变分泛函优化的图像复原算法. 算法首先利用方向滤波器对图像去噪, 然后利用Radon变换以去除方向滤波在模糊函数估计中引起的偏差, 再利用模糊函数通过去卷积操作去除模糊, 最后在去模糊的基础上利用L0梯度范数的变换泛函的优化算法, 去除剩余噪声从而对图像进行复原. 实验表明, 该算法可以有效地恢复摄影图像中的场景.

    Abstract:

    An image restoration based on Radon transform and minimizing variational function was proposed, inorder to restore the blurring and noisy images by photography. The proposed algorithm firstly de-noised the blurring and noisy image by directional filter, then estimated the spread point function based on Radon transform which can eliminate error of the estimation due to the directional filter. Since then, the original image was de-burred by de-convolution with the spread point function. Finally, the de-blurred image was further de-noised by the variational function with L0-norm regularization. By experiments, the proposed algorithm can restore blurring and noisy images.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

张寒冰.基于模糊函数估计和变分泛函数优化的含噪声模糊图像复原算法.计算机系统应用,2014,23(11):181-185

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2014-03-26
  • 最后修改日期:2014-05-04
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-11-20
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号