| 基于稀疏约束的离焦图像多尺度去模糊方法 |
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| 引用本文： | 蔡小爱,张海民.基于稀疏约束的离焦图像多尺度去模糊方法[J].常熟理工学院学报,2021,35(2):65-69. |
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| 作者姓名： | 蔡小爱 张海民 |
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| 作者单位： | 宣城职业技术学院信息与财经学院,安徽宣城242000;安徽信息工程学院计算机与软件工程学院,安徽芜湖241000 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅2020年高校优秀青年人才支持计划项目;安徽省教育厅2019年高校自然科学重点研究项目"面向智慧社区的视频监控异常行为识别方法的研究" |
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| 摘 要： | 由于传统方法没有充分考虑加性噪声对图像处理效果的影响,导致去模糊处理后图像易丢失细节信息,峰值信噪比较小以及图像清晰度较差的问题.为此提出基于稀疏约束的离焦图像多尺度去模糊方法.通过建立观测模型,判断图像斑点位置,消除离焦图像中因噪声引起的序列斑点,降低加性噪声的影响程度.进而分离离焦图像中的前景聚焦和离焦背景区域,提取出离焦图像的深度图.最后通过稀疏约束获取模糊核,并运用该模糊核实现对离焦图像的去模糊处理.实验结果表明,所提方法在图像细节保留、清晰度提升和峰值信噪比方面均具有优越性,有效提升了图像的感官效果.
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| 关 键 词： | 稀疏约束 离焦图像 去模糊 图像去噪 观测模型 加性噪声 模糊核 |
Multi-scale Deblurring Method for Defocused Image Based on Sparse Constraint |
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| CAI Xiaoai,ZHANG Haimin.Multi-scale Deblurring Method for Defocused Image Based on Sparse Constraint[J].Journal of Changshu Institute of Technology,2021,35(2):65-69. |
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| Authors: | CAI Xiaoai ZHANG Haimin |
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