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| 基于边缘增强总变分正则化盲泊松图像反卷积 | |
| 作者单位： | ;1.武汉工程大学电气信息学院;2.武汉工程大学图像处理与智能控制实验室 |
| 摘 要： | 针对总变分的方法支持分片常值解,易导致图像内容中的平坦区域出现"阶梯效应"和纹理及部分细节随着噪声消失等问题,提出基于边缘增强总变分正则化的盲泊松图像反卷积方法.受边缘信息对视觉感知的重要性的影响,提出具有空间自适应性的边缘增强指示算子约束总变分正则化项,并采用双边滤波区分图像内容中的边缘和平坦区域.一系列仿真和真实模糊图像实验表明:提出的方法与其他方法相比具有较好的平滑平坦区域和保边缘的特性. |
| 关 键 词： | 盲反卷积 泊松噪声 边缘增强 总变分 边缘保持 |
Blind Poissonian image deconvolution with edge enhancing total variation regularization |
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