摘要:為了提高圖像復(fù)原算法的性能 ,提出了一種改進(jìn)的奇異值分解法估計(jì)圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。從圖像的退化離散模型
出發(fā) ,對(duì)圖像進(jìn)行逐層分塊奇異值分解 ,并自動(dòng)選取奇異值重組階數(shù)以減少噪聲對(duì)估計(jì)的影響。利用理想圖像奇異值向
量平均能譜指數(shù)模型 ,估計(jì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)奇異值向量的頻譜 ,再反傅里葉變換得到其時(shí)域結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明 ,該方法能
在不同信噪比情況下估計(jì)成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) ,估計(jì)結(jié)果比原有估計(jì)方法有所提高 ,有望為圖像復(fù)原算法的預(yù)處理提
供一種有效的手段。
標(biāo)簽：
圖像
奇異值分解
函數(shù)
減
上傳時(shí)間：
2014-08-06
上傳用戶(hù)：litianchu
