一種張量總變分的模糊圖像盲復(fù)原算法
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
現(xiàn)有模糊圖像盲復(fù)原算法通常儀利用彩色圖像的灰度信息估計(jì)模糊核，彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像的操作會(huì)造成信息丟失，在處理尺寸過(guò)小或顯著邊緣過(guò)少的圖像時(shí)，模糊核的估計(jì)通常會(huì)失效，導(dǎo)致最后復(fù)原圖像的質(zhì)量不理想。針對(duì)上述問(wèn)題，在新的張量框架下，把彩色模糊圖像作為一個(gè)三階張量，提出了一種基于張量總變分的模糊圖像盲復(fù)原算法。首先通過(guò)調(diào)整張量總變分模型中的正則化參數(shù)獲取彩色圖像不同尺度的邊緣信息，從而估計(jì)出模糊核；再利用張量總變分算法對(duì)模糊圖像解模糊，復(fù)原出清晰圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法得到的復(fù)原圖像在峰值信噪比（ PSNR）和主觀視覺(jué)上均得到明顯改善。
一般的模糊圖像盲復(fù)原算法可分為模糊核估計(jì)和解模糊兩個(gè)步驟。早期的模糊核估計(jì)算法研究中，通常假設(shè)PSF符合某個(gè)簡(jiǎn)單的參數(shù)模型，例如圓盤(pán)模糊、直線運(yùn)動(dòng)模糊、大氣湍流模糊等，這種利用參數(shù)模型和估計(jì)模型參數(shù)以達(dá)到模糊核估計(jì)目的的方法，稱為參數(shù)模型法。例如，Cannon利用運(yùn)動(dòng)模糊圖像的頻譜特點(diǎn)，從運(yùn)動(dòng)模糊圖像中估計(jì)出運(yùn)動(dòng)模糊長(zhǎng)度和運(yùn)動(dòng)模糊方向。Yitzhaky等提出利用旋轉(zhuǎn)差分法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)模糊方向。Oliveira等利用改進(jìn)的Radon變換估訃散焦模糊及直線運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)。在一定條件下利用參數(shù)模型法能得到比較準(zhǔn)確的參數(shù)估計(jì)，但此類方法對(duì)噪聲比較敏感，且在模糊比較嚴(yán)重時(shí)參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度會(huì)相應(yīng)降低。實(shí)際拍攝中由于相機(jī)抖動(dòng)或者被拍攝目標(biāo)相對(duì)于相機(jī)的運(yùn)動(dòng)所帶來(lái)的模糊遠(yuǎn)比前面所假設(shè)的這些退化模型復(fù)雜，僅僅用幾個(gè)簡(jiǎn)單的參數(shù)模型遠(yuǎn)不能描述實(shí)際的退化過(guò)程。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
一種張量總變分的模糊圖像盲復(fù)原算法下載
相關(guān)電子資料下載
- 模糊圖像變高清：TPU-MLIR引領(lǐng)EDSR向MDSR的智能轉(zhuǎn)換！ 982
- GPU的張量核心： 深度學(xué)習(xí)的秘密武器 628
- 一文捋順千億模型訓(xùn)練技術(shù)：流水線并行、張量并行和3D并行 918
- 張量t-product積還有另一種實(shí)現(xiàn)方式？ 511
- 張量類Tensor的實(shí)現(xiàn) 714
- 如何創(chuàng)建張量并實(shí)現(xiàn)張量類型轉(zhuǎn)化 499
- 使用張量板進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析 578
- 量子探針實(shí)現(xiàn)磁場(chǎng)和應(yīng)力張量的原位測(cè)量 903
- 使用張量流精簡(jiǎn)版開(kāi)發(fā)基于TPU的AI解決方案 510
- 從頭設(shè)計(jì)一個(gè)張量流處理器TSP架構(gòu) 1253