基于Bivariate模型的非抽取小波域图像复原

将Bivariate模型引入到图像复原中,以Bivariate概率分布函数作为自然图像小波系数向量的先验模型。从图像复原的Bayesian理论出发,提出基于Bivariate概率分布函数非抽取小波域的图像复原算法,并从自适应规整化的角度来分析该算法的有效性。通过对4幅标准测试图像复原实验,并将该算法复原结果与其他3种人们熟知的图像复原算法效果进行对比来证明该算法的有效性。

多尺度Kalman滤波图像复原

提出了一种小波域多尺度Kalman滤波图像复原方法。根据信号的降晰退化模型在各个尺度上的频域表现形式,建立了Kalman滤波的观测方程,以及小波重构在频域上的形式而建立尺度之间的状态转移方程。将大尺度上得到的复原结果作为多尺度Kalman滤波状态变量的初始值,然后在分解后的各个低频子带上预测复原,最后得到在小尺度(最高分辨率)上的频域复原结果,经过傅立叶逆变换就可以得到最终的复原结果。实验结果表明多尺度Kalman滤波图像复原算法能够产生比较好峰值信噪比。