联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原

摘要：

针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各模式下复原图像求平均以消除“伪像”;另外,用l1/l2范数作为稀疏性度量,将图像梯度稀疏先验融入基于稀疏表示的图像盲复原模型.最后,本文提出了联合新型分块字典稀疏表示和图像梯度稀疏先验的盲复原模型,采取迭代方法交替估计模糊核和待复原图像.实验结果表明,该方法在主观和客观评价下均取得较好的复原结果,并显著降低算法整体复杂度.

关键词：盲复原、新型分块字典稀疏表示、梯度稀疏先验

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61372145,61472274,61201371

在线出版日期：2016-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：984-991