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改进的奇异值分解法估计图像点扩散函数

汪源源  孙志民  蔡铮  
【摘要】:为了提高图像复原算法的性能,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型出发,对图像进行逐层分块奇异值分解,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向量平均能谱指数模型,估计点扩散函数奇异值向量的频谱,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明,该方法能在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数,估计结果比原有估计方法有所提高,有望为图像复原算法的预处理提供一种有效的手段。

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