| 一种新的正则化粒子滤波图像恢复算法 |
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| 作者姓名： | 田卉 郭琳 沈庭芝 郝兵 冉川 |
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| 作者单位： | 北京理工大学,信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学,信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学,信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学,信息与电子学院,北京,100081;北京理工大学,信息与电子学院,北京,100081 |
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| 摘 要： | 引入粒子滤波对解决非线性非高斯模型的优良特性,将一种新的正则化粒子滤波算法(regularized particle filter)应用到混合噪声和乘性噪声图像恢复中.由于采样重要性重采样(SIR)方法在重采样时没有考虑观测量而引入误差,本文方法从后验连续分布中采样,引入观测量进而减少误差,同时将易实现的累积分布函数和正则化重采样步骤融合,进一步使粒子方差最小化,解决粒子衰竭问题,缓解退化现象.通过对具有混合噪声图像以及医学乘性噪声图像的恢复效果表明了该算法的有效性,且与小波阈值法和SIR粒子滤波法对比显示了其优越性.
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| 关 键 词： | 粒子滤波 图像恢复 采样重要性重采样 正则化重采样 混合噪声 乘性噪声 累积分布函数 |
| 收稿时间： | 2010-03-31 |
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