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公开(公告)号：CN116309190B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310555946.3
申请日：2023-05-17
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最佳区域中值先验的湍流退化图像恢复方法，其先根据目标湍流退化图像的梯度信息，确定最佳区域，再根据基于最佳区域中值先验的图像盲反卷积模型迭代优化点扩散函数，得到目标点扩散函数，最后对目标湍流退化图像进行盲反卷积处理，得到目标恢复图像。相比于现有技术，本发明从图像内容信息出发，设计了基于最佳区域中值先验信息的盲反卷积方法，使得运算过程中仅需要计算最佳区域内的先验信息即可，并且最佳区域中值先验能够排除不利于点扩散函数估计的信息，进而快速有效地估计点扩散函数和潜在清晰图像，仅需要较少的迭代次数，就可以达到快速收敛，极大地降低了算法的时空复杂度，减少了运行的代价，提高运行速度。
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公开(公告)号：CN116309190A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310555946.3
申请日：2023-05-17
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最佳区域中值先验的湍流退化图像恢复方法，其先根据目标湍流退化图像的梯度信息，确定最佳区域，再根据基于最佳区域中值先验的图像盲反卷积模型迭代优化点扩散函数，得到目标点扩散函数，最后对目标湍流退化图像进行盲反卷积处理，得到目标恢复图像。相比于现有技术，本发明从图像内容信息出发，设计了基于最佳区域中值先验信息的盲反卷积方法，使得运算过程中仅需要计算最佳区域内的先验信息即可，并且最佳区域中值先验能够排除不利于点扩散函数估计的信息，进而快速有效地估计点扩散函数和潜在清晰图像，仅需要较少的迭代次数，就可以达到快速收敛，极大地降低了算法的时空复杂度，减少了运行的代价，提高运行速度。
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