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基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊被引量：3: 2013年; 基于超完备字典稀疏表示的图像复原利用字典的冗余性能够有效地恢复出图像的结构特征,但由于使用字典稀疏表示时需要对整幅图像进行分块处理,导致复原后的图像块之间重构图像常出现"伪像"效应。针对这一问题,本文将图像梯度稀疏统计特性作为先验知识加入稀疏表示图像盲去模糊模型中,提出了一种基于字典稀疏表示和梯度稀疏的图像盲去模糊算法,同时分析了算法的整体优化求解方法。实验分析和结果表明,本文算法能在一定程度上去除图像块之间的"伪像"效应,保持图像的结构特征和整体平滑。本文算法的去模糊图像在峰值信噪比和视觉效果两方面均有显著提高。; 蔡德生练秋生; 关键词：图像梯度

基于字典稀疏表示图像盲复原研究: 随着多媒体与计算机技术日新月异的发展，数字图像处理技术得到了越来越广泛的应用。图像盲复原作为其中一个重要的组成部分，它是指在点扩散函数未知的情况下，利用模糊图像、退化系统和原始图像的先验知识，通过构建图像复原的数学模型，...; 蔡德生; 关键词：图像复原; 文献传递

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蔡德生