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基于Framelet l

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基于Framelet l

基于Framelet l0范数约束的模糊图像非盲复原方法, 其特征 在于, 步骤4)模糊图像复原问题征 在于, 步骤3)中模糊图像复原问题模型的表达式为 其中, 为约束系数。 5.根据权利要求4所述的素的个数。 4.根据权利要求3所述的基于Framelet l0范数约束的模糊图像非盲复原方法, 其特Framelet多尺度分解运算, |Do|0表示清晰图像Framelet多尺度分解所得 系数中非零元法, 其特征 在于, 步骤2)中清晰图像模型的表达式为: -ln P(o)|Do|0 其中, D表示)为噪声发生的概率。 3.根据权利要求2所述的基于Framelet l0范数约束的模糊图像非盲复原方示模糊图像, o表示清晰图像, h表 示点扩散函数, ho表示不带噪声的理想模糊图像, P(g|ho, 步骤1)中模糊图像噪声模型的表达式为: 其中, n表示图像中的像素总数, j表示像素索引; g表。 2.根据权利要求1所述的基于Framelet l0范数约束的模糊图像非盲复原方法, 其特征 在于第一变量进行更新, 实现对步骤4)转化后的问题进行求解; 其中迭代停止时的清晰图像 估值即为复原图像量进行初始化; 6)采用基于变量分离策略的轮换迭代算法, 对清晰图像、 辅助变量的两第二变量以及 两实际的模糊图像对辅助变量的两第一变量进行初始化, 采用与图像尺寸相同的 全零矩阵对辅助变量的两第二变和, 构建模糊图像复原问题模型; 4)引入两组辅助变量, 对模糊图像复原问题模型进行转化; 5)采用的l0范数对清晰图像进行建模, 得到清晰图 像模型; 3)将模糊图像噪声模型和清晰图像模型进行加权求型对模糊图像的噪声进行建模, 得到模糊图像噪声模型; 2)用清晰图像的Framelet多尺度分解系数elet l0范数约束的模糊图像非盲复原方法, 其特征在于, 包括以下步 骤: 1)用泊松概率分布模N 111986121 A 2020.11.24 CN 111986121 A 1.一种基于Fram效解决现有技术方案复 原的清晰图像细节分辨能力较差的问题。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 C复原图像。 上述技术 方案中提供的基于Framelet l0范数约束的模糊 图像非盲复原方法, 能有 对清晰图像、 辅助变量的 两第二变量以及两第一变量进行更新, 实现对转 化后的问题进行求解; 得到与图像尺寸相同的全零矩阵对辅助变 量的两第二变量进行初始化; 采用基于变量分离 策略的轮换迭代算法,; 对模糊图像复原问题模型进行转化; 采用实 际的模糊图像对辅助变量的两第一变量进行初 始化, 采用尺度 分解系数的l0范数对清晰图像进行建模; 将两个 模型进行加权求和, 构建模糊图像复原问题模 型约 束的模糊图像非盲复原方法, 包括: 对模糊图像 的噪声进行建模; 用清晰图像的Framelet多 l0范数约束的模糊图像非盲 复原方法 (57)摘要 本发明涉及本发明基于Framelet l0范数(51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于Framelet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 202011016903.0 (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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