[发明专利]一种权重的稀疏边缘正则化图像复原方法有效
| 申请号： | 201110116829.4 | 申请日： | 2011-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN102147915A | 公开（公告）日： | 2011-08-10 |
| 发明（设计）人： | 龚卫国;唐述;李伟红;李权利;牟琳;刘良辰 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 重庆华科专利事务所 50123 | 代理人： | 康海燕 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种权重的稀疏边缘正则化图像复原方法，（1）运用差分算子得到模糊噪声图像各个方向的梯度信息，并进行方向随机的组合，得到图像边缘的矩阵数学模型；（2）根据图像稀疏性原理以及不确定方程最佳稀疏解的定义，针对步骤（1）中得到的图像边缘模型，采用一种权重的稀疏性约束，约束图像的边缘，结合已知的退化函数，推导出图像复原的代价函数；（3）根据步骤（1）和步骤（2），利用一种改进的上界最小化方法对代价函数进行最优化求解，得到清晰的复原图像。本发明方法极大地丰富了图像边缘的信息量；采用一种权重的稀疏性边缘约束，有效地保护了图像的边缘特性；利用一种改进的上界最小化数学方法，得到高质量的复原图像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 权重 稀疏 边缘 正则 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
一种权重的稀疏边缘正则化图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）运用差分算子得到已知模糊噪声图像各个方向的梯度信息，对得到的方向梯度信息进行任意两两，或三三，或全方向的组合，利用梯度信息任意组合的向量表达形式，得到图像边缘的矩阵形式的数学模型； （2）根据清晰自然图像的稀疏性原则以及不确定方程的最佳稀疏解的定义，针对步骤（1）中得到的图像边缘的矩阵形式的数学模型，采用一种权重的稀疏性约束，约束图像的边缘，同时，结合已知的退化函数，推导出图像复原的代价函数；（3）根据步骤（1）和步骤（2），利用一种改进的上界最小化方法对代价函数进行最优化收敛、求解，最终得到清晰的复原图像。
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