[发明专利]基于级联高斯词典的图像复原方法有效

专利信息
申请号: 201911066162.4 申请日: 2019-11-04
公开(公告)号: CN110866876B 公开(公告)日: 2023-07-07
发明(设计)人: 张艳宁;葛鑫;靳浩;孙瑾秋;朱宇 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/082
代理公司: 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 代理人: 王鲜凯
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于级联高斯词典的图像复原方法,用于解决现有图像复原方法实用性差的技术问题。技术方案是首先采用级联方式学习多维高斯分布模型对大量图像细节纹理结构进行学习和建模,构建纹理结构词典库,通过少数对比检索词典库中大量词典,具有快速索引功能,且该纹理结构词典库通过向下级联或剪枝方式扩展和调整细节纹理词典,具有不同类型图像复原迁移的高灵活度;然后从构建的纹理结构词典库快速索引得到合适高斯模型进行图像复原,输出真实清晰图像。本发明能够快速复原彩色或灰度降质图像,得到真实清晰图像,且有效复原出降质图像的高频边缘和细节纹理,实用性好。
搜索关键词: 基于 级联 词典 图像 复原 方法
【主权项】:
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