高斯扩散特性图象的盲解卷积

被引:5
作者
钟山
沈振康
机构
[1] 国防科技大学ATR实验室
[2] 国防科技大学ATR实验室 湖南 长沙
[3] 湖南 长沙
关键词
盲解卷积; 总体最小二乘; 高斯扩散; 算法; 图象;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
图象的盲解卷积恢复具有重要的理论和实际意义,许多情况下系统的扩散特性不能精确获得。针对一类相对平滑或类似高斯分布的扩散特性,建立一种图象盲解卷积算法,采用交替迭代方法,适合总体最小二乘求解。算法能有效地确定点扩散函数,图象恢复质量有明显改善。最后的仿真实验表明了算法的有效性和稳定性。
引用
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共 3 条
[1]  
RegularizedConstrained Total Least Squares Image Restoration. V Z Mesarovic,N P Galatsanos,A K Katsaggelos. IEEE Transactions on Image Processing . 1995
[2]  
An Analysis of the Total Least SquaresProblem. G H Golub,C F van Loan. SIAM Journal Numerical Analysis . 1980
[3]  
Nonlinear Total Variation BasedNoise Removal Algorithms. L Rudin,S Osher,E Fatemi. Physica D Nonlinear Phenomena . 1992