[发明专利]全变分模型非盲复原的方法及系统在审
| 申请号： | 201810738686.2 | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN109191385A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 刘玮洁;胡洁;汪华苗;黄海清;戚进 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 庄文莉 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种全变分模型非盲复原的方法及系统，包括：采用噪声模型对图像退化过程进行建模；通过分析图像的同态子块，将噪声模型的未知参数估计转化为线性方程组的求解；根据未知参数的解，考虑图像梯度的稀疏性以及采用最大后验估计，构建ROF全变分模型；获取亮度图像，计算ROF全变分模型的最优解，对所述亮度图像进行复原。本文算法能够在抑制噪声的同时保证图像的细节与图像质量。本发明方法通过自动化、智能化的手段实现对生物医学图像的非盲复原及重构，操作简便，检测效率高，可靠性高，通用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 复原 亮度图像 未知参数 噪声模型 图像 生物医学图像 线性方程组 分析图像 通用性强 图像梯度 图像退化 最大后验 稀疏性 智能化 最优解 构建 建模 求解 重构 子块 算法 噪声 自动化 检测 转化 保证 | ||
【主权项】：
1.一种全变分模型非盲复原的方法，其特征在于，包括：建模步骤：采用噪声模型对图像退化过程进行建模；未知参数估计步骤：通过分析图像的同态子块，将噪声模型的未知参数估计转化为线性方程组的求解；变分模型最优估计步骤：根据未知参数的解，考虑图像梯度的稀疏性以及采用最大后验估计，构建ROF全变分模型；图像复原步骤：获取亮度图像，计算ROF全变分模型的最优解，对所述亮度图像进行复原。
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