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题名基于双重规整化的气动退化图像盲复原算法
被引量:5
- 1
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作者
何成剑
洪汉玉
张天序
易新建
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机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2007年第2期236-239,269,共5页
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基金
中国博士后科学基金项目资助(2005038538)
国家自然科学基金项目资助(60135020)
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文摘
通过合理建立针对红外图像的气动光学效应退化模型,根据极大似然估计准则设计复原算法,同时针对随机变化的点扩展函数和噪声对目标图像尤其是图像中细节恢复的影响,对单一规整化方法进行了扩展,采用双重规整化策略,将规整化分为两个各有侧重点的层次来处理。在微机上进行了一些复原实验,并给出对比结果,证实了该算法的有效性。
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关键词
气动光学效应
图像复原
极大似然估计
双重规整化
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Keywords
Aero-optic effect
Image restoration
Maximum-likelihood
Double regularization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于广义规整化的红外湍流退化图像盲复原方法
被引量:1
- 2
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作者
何成剑
洪汉玉
张天序
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机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2006年第8期443-445,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60135020)
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文摘
针对湍流环境下红外成像的特点,提出了一种基于广义规整化的湍流退化图像盲复原方法。该方法在合理建立红外图像退化模型的基础上,根据极大似然估计准则来设计。为了抑制噪声同时有效地引入关于图像的先验信息,对传统的规整化方法进行了扩展,提出了广义规整化的策略,将规整化分为两个各有侧重点的层次,即复原过程中噪声的抑制和含噪条件下红外图像相关特征的保持,根据有限的先验知识将复原问题的求解转化为带规整化约束的最优化估计问题,进而复原湍流退化图像。
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关键词
湍流退化
图像盲目复原
极大似然估计
广义规整化
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Keywords
turbulence-degraded
blind image restoration
maximum-likelihood
generalized regnlarization
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于各向异性规整化的总变分盲复原算法研究
被引量:8
- 3
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作者
洪汉玉
何成剑
陈以超
易新建
张天序
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机构
华中科技大学图像识别与人工智能研究所电子科学与技术博士后流动站
武汉工程大学图像处理与智能控制实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期118-122,共5页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(2005038538)
国家自然科学基金资助项目(60572040)
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文摘
针对大气湍流退化图像复原问题,提出了一种基于各向异性和非线性规整化的总变分盲复原新算法,该算法主要结合图像和湍流点扩展函数的一些性质采用基于各向异性的空间自适应规整化处理,建立了具有非线性和空间各向异性的规整化函数,使其在恢复目标图像和估计点扩展函数时能自适应地进行梯度平滑。最后,通过交替最小化方案来极小化代价函数和通过定点迭代策略将非线性方程进行线性化处理,快速地估计点扩展函数和恢复图像。在微机上对数字模拟和实际退化图像进行了一系列恢复实验,验证了算法的有效性和稳健性。
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关键词
湍流退化图像
图像复原
总变分
各向异性规整化
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Keywords
Turbulence-degraded images
Image restoration
Total variation
Anisotropic regularization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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