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针对传统图像去运动模糊方法易放大噪声,产生振铃效应等问题,提出一种基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除算法。该算法利用引导滤波和L0滤波对图像进行预处理,将预处理后的梯度域图像块送入设计的卷积神经网络进行训练;提取训练好的模型参数,实现模糊核估计与图像复原;在图像复原过程中使用TV正则项进行图像去模糊。与其他算法相比,该算法能有效地抑制振铃效应和减弱噪声,去运动模糊效果较好。 相似文献
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随机共振能将噪声的部分能量通过非线性系统作用转为信号的能量,从而提高输出信号的信噪比,这为解决从强噪声背景中检测提取有用弱信号问题提供了一种全新的思路和方法。将随机共振机制应用于图像复原,可以提高图像复原效果,特别是在处理被强噪声污染的图像信号时。 相似文献
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运动模糊图像复原是模糊图像复原领域中的重要课题。首先,利用一种新的正则化方法有效估计了非参数运动模糊核。然后,在贝叶斯框架下,基于图像像素空间和梯度空间的统计特性,结合自然图像的梯度约束,提出了图像复原的改进RL正则化算法,有效抑制了复原图像中存在的振铃效应。实验结果表明,RL正则化算法在模糊核的估计存在误差时,依然能够得到较好的图像复原效果。 相似文献
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运动模糊图像复原是模糊图像复原领域中的重要课题,本文提出了一种基于Radon变换的水平运动模糊图像复原方法。首先通过对水平模糊图像的Radon变换频谱图进行投影变换而得到图像模糊的长度,从而获取PSF;然后利用维纳滤波与直方图均衡化相结合的方法对模糊图像进行复原。实验证明,此方法能够达到较好的复原效果,是可行和有效的。 相似文献