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基于Kullback-Leibler散度和l

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基于Kullback-Leibler散度和l

征在于, 步骤4)采用迭代计算方法对无约束条件的模糊图像复原问题求解步骤包 括: 41)根据初始化后据权利要求3所述的基于Kullback-Leibler散度和l0范数约束的模糊图像复原方 法, 其特 其中无约束条件的模糊图像复原问题模型的表达式 为: 式中, 表示引入的约束系数, 0 1。 4.根 步骤2)采用拉格朗日乘子法将带约束条件的模糊图像复原问题转化为无 约束条件的模糊图像复原问题模型,求2所述的基于Kullback-Leibler散度和l0范数约束的模糊图像复原方 法, 其特征在于,示 图像中的像素总数; dx和dy分辨表示水平方向梯度算子和垂直方向梯度算子, 并且 3.根据权利要的表达式为: 式中, o表示清晰图像, h表示造成图像模糊的点扩散函数, j表示图像像素索引, n表back- Leibler散度及线性残差的和等于0构建的; 其中, 带约束条件的模糊图像复原问题模型糊图像复原方 法, 其特征在于, 步骤1)中约束条件是利用实际模糊图像g与理想模糊图像ho的Kull为最终复原图像。 2.根据权利要求1所述的基于Kullback-Leibler散度和l0范数约束的模, 采用迭代计算方法对无约束条件的模糊图像复原 问题模型进行求解, 迭代停止时所得的清晰图像估计值即图像复原问题模 型; 3)用模糊图像对清晰图像的估计值进行初始化; 4)根据初始化后的清晰图像估计值建带约束条件的模糊图像复原问题 模型; 2)将带约束条件的模糊图像复原问题模型转化为无约束条件的模糊ack-Leibler散度及线性残差的约束条 件, 采用清晰图像梯度的l0范数作为优化目标函数, 构的模糊图像复原方法, 其特征在于, 包 括以下步骤: 1)构建实际模糊图像与理想模糊图像的Kullb.24 CN 111986123 A 1.一种基于Kullback-Leibler散度和l0范数约束细节的分辨能力。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 111986123 A 2020.11和l0范数约束的模糊图像复原方法, 能够对模糊 图像进行高质量复原, 显著改善图像质量, 提升 图像得的清晰图像估计值即为最终复原图像。 上述 技术方案中提供的基于KullbackLeibler散度 据清 晰图像估计值, 采用迭代计算方法对无约束条件 的模糊图像复原问题模型进行求解, 迭代停止时 所原问题模型转 化为无约束条件的模糊图像复原问题模型; 用模 糊图像对清晰图像的估计值进行初始化; 根度的l0范数作为优化 目标函数, 构建带约束条件的模糊图像复原问题 模型; 将带约束条件的模糊图像复模糊图像与理想模 糊图像的KullbackLeibler散度及线性残差的 约束条件, 采用清晰图像梯ckLeibler散 度和l0范数约束的模糊图像复原方法, 其特征在 于, 包括以下步骤: 构建实际-Leibler散度和l0范数约束 的模糊图像复原方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于Kullba(51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于Kullback贵力 (74)专利代理机构 南京业腾知识产权代理事务 所(特殊普通合伙) 32321 代理人 李静 京航空航天大学 地址 211106 江苏省南京市江宁区将军大 道29号 (72)发明人 董文德徐剑徐21)申请号 202011018786.1 (22)申请日 2020.09.24 (71)申请人 南19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日

注意事项

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