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联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原
1
作者
杨爱萍
梁斌
+2 位作者
何宇清
张莉云
魏宝强
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期984-991,共8页
针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各...
针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各模式下复原图像求平均以消除"伪像";另外,用1 2l l范数作为稀疏性度量,将图像梯度稀疏先验融入基于稀疏表示的图像盲复原模型.最后,本文提出了联合新型分块字典稀疏表示和图像梯度稀疏先验的盲复原模型,采取迭代方法交替估计模糊核和待复原图像.实验结果表明,该方法在主观和客观评价下均取得较好的复原结果,并显著降低算法整体复杂度.
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关键词
盲复原
新型分块字典
稀疏
表示
梯度稀疏先验
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职称材料
基于L 0稀疏先验的运动模糊标签图像盲复原
被引量：
7
2
作者
柳宁
赵焕明
+1 位作者
李德平
王高
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期8-16,共9页
在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中,标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题,提出一个基于L_(0)范数的正则化模型。对于模糊的图像,...
在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中,标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题,提出一个基于L_(0)范数的正则化模型。对于模糊的图像,一般的去模糊算法已经探索并使用了大量的图像先验,可以恢复良好的整体视觉效果,但一般的去模糊算法没有充分考虑标签的特征,而这是重要的去模糊先验。针对这一问题,对标签图像的像素分布和梯度分布特征进行分析,提出了基于稀疏梯度先验的正则化模型。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,对于合成图像和真实图像,文中提出的方法在恢复图像清晰度的同时,可有效地抑制图像边缘的振铃效应,运算速度较之前提高了80.52%。
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关键词
标签图像
运动模糊
正则化模型
稀疏
梯度
先验
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职称材料
题名
联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原
1
作者
杨爱萍
梁斌
何宇清
张莉云
魏宝强
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期984-991,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372145
61472274
61201371)
文摘
针对目前基于稀疏表示的图像盲复原算法计算量大且细节恢复能力有限等问题,提出一种新的图像盲复原方法.首先针对现有稀疏表示模型中重叠分块计算复杂度高的问题,提出一种多模式非重叠分块策略,在每种模式下独立求解复原图像,然后对各模式下复原图像求平均以消除"伪像";另外,用1 2l l范数作为稀疏性度量,将图像梯度稀疏先验融入基于稀疏表示的图像盲复原模型.最后,本文提出了联合新型分块字典稀疏表示和图像梯度稀疏先验的盲复原模型,采取迭代方法交替估计模糊核和待复原图像.实验结果表明,该方法在主观和客观评价下均取得较好的复原结果,并显著降低算法整体复杂度.
关键词
盲复原
新型分块字典
稀疏
表示
梯度稀疏先验
Keywords
blind deblurring
new patch-dictionary sparse representation
sparse gradient prior
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于L 0稀疏先验的运动模糊标签图像盲复原
被引量：
7
2
作者
柳宁
赵焕明
李德平
王高
机构
暨南大学信息科学技术学院∥机器人智能技术研究院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期8-16,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61775172)
广东省自然科学基金资助项目(2018030310482)。
文摘
在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中,标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题,提出一个基于L_(0)范数的正则化模型。对于模糊的图像,一般的去模糊算法已经探索并使用了大量的图像先验,可以恢复良好的整体视觉效果,但一般的去模糊算法没有充分考虑标签的特征,而这是重要的去模糊先验。针对这一问题,对标签图像的像素分布和梯度分布特征进行分析,提出了基于稀疏梯度先验的正则化模型。实验结果表明,与其他去模糊算法相比,对于合成图像和真实图像,文中提出的方法在恢复图像清晰度的同时,可有效地抑制图像边缘的振铃效应,运算速度较之前提高了80.52%。
关键词
标签图像
运动模糊
正则化模型
稀疏
梯度
先验
Keywords
label image
motion blur
regularization model
sparse gradient prior
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合新型分块稀疏表示和梯度先验图像盲复原
杨爱萍
梁斌
何宇清
张莉云
魏宝强
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于L 0稀疏先验的运动模糊标签图像盲复原
柳宁
赵焕明
李德平
王高
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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