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基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法
彭天奇; 禹晶; 肖创柏
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2022
Volume48Issue:10Pages:2508-2525
Abstract在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性.
Keyword自相似性 跨尺度 低秩 盲解卷积 去模糊
DOI10.16383/j.aas.c190845
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56268
Collection学术期刊_自动化学报
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彭天奇,禹晶,肖创柏. 基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法[J]. 自动化学报,2022,48(10):2508-2525.
APA 彭天奇,禹晶,&肖创柏.(2022).基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法.自动化学报,48(10),2508-2525.
MLA 彭天奇,et al."基于跨尺度低秩约束的图像盲解卷积算法".自动化学报 48.10(2022):2508-2525.
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