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基于降晰矩阵分解与POCS的高斯降晰图像复原

胡岸勇  柳重堪  苗俊刚  万国龙  
【摘要】:在大量的成像系统中,由于受各种因素的影响,其降晰函数(或点扩散函数)通常是空间变化的高斯函数。降晰矩阵分解利用高斯函数的可分解性,将空变降晰矩阵转化为空不变降晰矩阵与稀疏矩阵的乘积,从而将空变降晰图像的复原转化为空不变降晰图像的复原,大大的节省了存储运算量。凸集投影(POCS,Proiections Onto Convex Sets)是信号重构的重要理论方法,它将图像的先验信息转化为对图像的凸集限制,能有效地抑制图像复原的病态性。本文提出了一种将降晰矩阵分解与凸集投影相结合的图像复原算法,并进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的图像复原算法比降晰矩阵分解法具有更好的图像复原质量及更快的收敛速度。

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