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图像处理
基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法
李正周
1,2,3,4
卿琳
1,2
李博
1,2
陈成
1,2
亓波
3,4
作者单位
摘要
1
重庆大学 微电子与通信工程学院, 重庆 400044
2
重庆大学 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室, 重庆 400044
3
中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
4
中国科学院光束控制重点实验室, 成都 610209
针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度的
L
0
范数提取有利于模糊核估计的图像显著边缘信息;其次,采用
L
p
范数和
L
0
范数对图像的梯度分布和空间域进行稀疏约束,以保证反演图像的像素点间具有显著的对比度,同时保证图像中包含边缘和纹理等细节信息;最后,采用拉普拉斯分布先验对模糊核进行约束,以保证模糊核的稀疏特性.采取交替迭代策略对所提出的模型进行优化求解,从而得到模糊核和空间目标图像的估计值.实验结果表明,相比于几种具有代表性的盲反演算法,提出的方法能估计出更准确的模糊核,对图像边缘和纹理等细节信息具有更好的恢复能力,在主观评价和客观评价方面均取得了较好的反演性能.
图像盲反演
灰度稀疏性
梯度稀疏性
细节稀疏表示
稀疏先验
空间目标
Image blind inversion
Intensity sparsity
Gradient sparsity
Detail sparse representation
Sparse prior
Space target
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光子学报
2020, 49(2): 0210001
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