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基于各向异性规整化的总变分盲复原算法研究
  • 期刊名称:红外与激光工程,36(1):118-122,2007.( 中文核心期刊)
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学图像识别与人工智能研究所电子科学与技术博士后流动站,湖北武汉430074, [2]武汉工程大学图像处理与智能控制实验室,湖北武汉430074
  • 相关基金:中国博士后科学基金资助项目(2005038538);国家自然科学基金资助项目(60572040)
  • 相关项目:湍流退化图像的约束优化复原算法与关键技术研究
中文摘要:

针对大气湍流退化图像复原问题,提出了一种基于各向异性和非线性规整化的总变分盲复原新算法,该算法主要结合图像和湍流点扩展函数的一些性质采用基于各向异性的空间自适应规整化处理,建立了具有非线性和空间各向异性的规整化函数,使其在恢复目标图像和估计点扩展函数时能自适应地进行梯度平滑。最后,通过交替最小化方案来极小化代价函数和通过定点迭代策略将非线性方程进行线性化处理,快速地估计点扩展函数和恢复图像。在微机上对数字模拟和实际退化图像进行了一系列恢复实验,验证了算法的有效性和稳健性。

英文摘要:

A blind restoration algorithm of total variation based on anisotropic and nonlinear regularizations is proposed for restoring turbulence- degraded images, in which the anisotropic and adaptive regularizations are adopted according to the properties of turbulence Point Spread Functions(PSFs) and image. The nonlinear and spatial anisotropic regularization functions are suggested to smooth adaptively the gradients in the process of estimating the PSF and recovering the object image. Finally, the cost functions are minimized by alternate minimization scheme, and the nonlinear equations are lineared by fixed-point iteration scheme, then the PSFs can be estimated and the images can be recovered quickly. The robustness and effectiveness of the proposed algorithm are tested by a series of restoration experiments to recover the digital simulation and real turbulence-degraded images.

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