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交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法

周祚峰 水鹏朗

周祚峰, 水鹏朗. 交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(12): 2912-2915. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00817
引用本文: 周祚峰, 水鹏朗. 交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法[J]. 电子与信息学报, 2008, 30(12): 2912-2915. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00817
Zou Zuo-Feng, Shui Peng-Lang. Blind Image Restoration Algorithm Iteratively Using Wavelet Denoising and Total Variation Regularization[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(12): 2912-2915. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00817
Citation: Zou Zuo-Feng, Shui Peng-Lang. Blind Image Restoration Algorithm Iteratively Using Wavelet Denoising and Total Variation Regularization[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2008, 30(12): 2912-2915. doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00817

交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2007.00817
基金项目: 

国家自然科学基金(60472086)和博士点基金(20050701014)资助课题

Blind Image Restoration Algorithm Iteratively Using Wavelet Denoising and Total Variation Regularization

  • 摘要: 盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像。该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法。观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解。模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像。实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果。
  • [1] Andrews H C and Hunt B R. Digital Image Restoration.Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1977, Chapter 2. [2] Kundur D and Hatzinakos D. Blind image deconvolution,IEEE Signal Processing Magazine, 1996, 5: 43-64. [3] Chen L and Yap K H. A soft double regularization approachto parametric blind image deconvolution[J].IEEE Trans. onImage Processing.2005, 14(5):624-633 [4] Chan T F and Wong C K. Total variation blinddeconvolution[J].IEEE Trans. on Image Processing.1998, 7(3):370-375 [5] Figueiredo M A T and Nowak R D. An EM algorithm forwavelet-based image restoration. IEEE Trans. on ImageProcessing, 2003, 12(8): 906-916. [6] Wang G and Zhang J, et al.. Solution of inverse problems inimage processing by wavelet expansion, IEEE Trans[J].onImage Processing.1995, 4(5):579-593 [7] Liu J and Moulin P. Complexity-regularized image denoising[J].IEEE Trans. on Image Processing.2001, 10(6):841-851 [8] Belge E and Kilmer M, et al.. Wavelet domain imagerestoration with adaptive edge-preserving regularization[J].IEEE Trans. on Image Processing.2000, 9(4):597-608 [9] Dobson D C and Santosa F. Recovery of blocky images formnoisy and blurred data[J].SIAM J. Appl. Math.1995, 56:1181-1198 [10] Acer R and Vogel C R. Analysis of total variation penaltymethods. Inverse Problem, 2004, 10: 1217-1229. [11] Portilla J and Strela V, et al.. Image denoising using scalemixtures of Gaussians in the wavelet domain[J].IEEE Trans. onImage Processing.2003, 12(11):1338-1351 [12] Shui P L. Image denoising algorithm via doubly local Wienerfiltering with directional windows in wavelet domain[J].IEEESignal Processing Letters.2005, 12(10):681-684
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-05-28
  • 修回日期:  2007-10-08
  • 刊出日期:  2008-12-19

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