【摘 要】
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传统的暗通道先验已经成功运用到单一图像去模糊问题中。但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用。得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并
【机 构】
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自动化科学与工程学院华南理工大学; 广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室华南理工大学;
【基金项目】
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广东省省级科技重大专项(2018B010108001,2017B030306017);广东省扬帆计划引进创新创业团队计划资助项目(2016YT03G125);广东省自然科学基金项目(2017A030313385)等的支持
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传统的暗通道先验已经成功运用到单一图像去模糊问题中。但是,当模糊图像具有显著噪声时,暗通道先验无法对模糊核估计起到作用。得益于分数阶计算能够有效地抑制信号的噪声并对信号的低频部分进行增强,本文将分数阶计算理论与模糊图像的暗通道先验相结合,提出了一种基于改进的暗通道先验的运动模糊核估计方法。首先,结合最大后验估计算法与分数阶暗通道先验,构建出运动模糊图像的核估计模型;其次,利用半二次方分裂法解决模型的非凸问题;最后,根据粗糙-精细的策略,利用多尺度迭代框架估计出准确图像的模糊核,进而利用非盲去模糊的方法求解清晰图像。实验结果表明,在有无显著噪声的模糊图像中,所提出的算法虽然所需计算时间较长,但是能获得较为准确的模糊核,并且能够减少图像噪声以及振铃伪影,提高清晰图像估计的质量;此外,针对不同类型的模糊图像,所提出的算法也同样能够适用。
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