[发明专利]基于非局部统计本征的去马赛克方法有效
| 申请号： | 201910482098.1 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110335197B | 公开（公告）日： | 2021-11-12 |
| 发明（设计）人： | 边丽蘅;王宇刚;张军;曹先彬 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非局部统计本征的去马赛克方法，该方法包括以下步骤：将测量值按光谱通道分离后，分别进行初始化估计得到各通道的预设图像；设定样例图像子块，在预设图像中搜索与样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对数据矩阵进行低秩正则化约束，并联合模拟测量值与真实测量值的最小化约束，得到优化重建的目标函数；对目标函数进行求解，得到目标图像的估计值；将估计值作为新的预设图像，循环迭代上述步骤至指定次数或算法收敛，得到目标去马赛克图像。该方法在压缩感知理论的基础上，充分利用了自然图像的非局部结构信息，提高了图像去马赛克重建精度，能够达到更好的去马赛克效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 统计 马赛克 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于非局部统计本征的去马赛克方法，其特征在于，包括以下步骤：将场景经过滤波矩阵，得到总测量值，并将所述总测量值按光谱通道进行分离，得到多个子测量值；将所述多个子测量值分别进行初始化估计得到各通道的预设图像；设定样例图像子块，在所述预设图像中搜索与所述样例图像子块结构相似的图像子块进行匹配，并将所述样例图像子块和所述结构相似的图像子块组合成数据矩阵；对所述数据矩阵进行低秩正则化约束，并联合模拟测量值与真实测量值的最小化约束，得到优化重建的目标函数；对所述目标函数进行求解，得到目标图像的估计值；以及将所述目标图像的估计值作为新的预设图像，循环迭代上述步骤至指定次数或算法收敛，得到目标去马赛克图像。
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