基于增廣拉格朗日的非局部正則化圖像復原方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、圖像在成像過程中由于物理的或者客觀因素而導致圖像部分信息缺失，致使得到的圖像失真。圖像復原是一門利用圖像某些先驗知識和數(shù)學模型盡可能的重現(xiàn)真實圖像的技術。其中，模型的構建以及算法的應用對重構圖像的質(zhì)量有著至關重要的影響。
　　近些年，基于圖像結(jié)構的自相似原理，通過對圖像結(jié)構特征的學習和訓練獲取學習基的思想已廣泛應用于去噪、復原以及其他的圖像處理的分支。BM3D方法就是這類方法中最具代表性的，無論是在復原效果，還是運行時間上，都展示

2、出了其他方法無法匹及的優(yōu)勢。HOSVD方法與其原理類似，實質(zhì)是利用矩陣的高階SVD分解和閾值收縮的思想進行去噪，去噪效果較非局部的SVD分解有顯著提高。同樣是采用自相似的原理，但LASSC和WNNM這兩種方法都是低階方法。HOSVD方法和BM3D方法采用兩階段濾波，而這兩者則是在迭代正則化的框架下，利用Bayes Shrinkage閾值估計方法對閾值進行估計，同時采用自適應閾值的方法對系數(shù)矩陣進行自適應濾波。這兩種方法的特點是PSNR值

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