公开(公告)号：CN102147915B

公开(公告)日：2012-06-27

申请号：CN201110116829.4

申请日：2011-05-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 龚卫国 ,  唐述 ,  李伟红 ,  李权利 ,  牟琳 ,  刘良辰

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种权重的稀疏边缘正则化图像复原方法，（1）运用差分算子得到模糊噪声图像各个方向的梯度信息，并进行方向随机的组合，得到图像边缘的矩阵数学模型；（2）根据图像稀疏性原理以及不确定方程最佳稀疏解的定义，针对步骤（1）中得到的图像边缘模型，采用一种权重的稀疏性约束，约束图像的边缘，结合已知的退化函数，推导出图像复原的代价函数；（3）根据步骤（1）和步骤（2），利用一种改进的上界最小化方法对代价函数进行最优化求解，得到清晰的复原图像。本发明方法极大地丰富了图像边缘的信息量；采用一种权重的稀疏性边缘约束，有效地保护了图像的边缘特性；利用一种改进的上界最小化数学方法，得到高质量的复原图像。

公开(公告)号：CN102147915A

公开(公告)日：2011-08-10

申请号：CN201110116829.4

申请日：2011-05-06

Applicant: 重庆大学

Inventor： 龚卫国 ,  唐述 ,  李伟红 ,  李权利 ,  牟琳 ,  刘良辰

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种权重的稀疏边缘正则化图像复原方法，（1）运用差分算子得到模糊噪声图像各个方向的梯度信息，并进行方向随机的组合，得到图像边缘的矩阵数学模型；（2）根据图像稀疏性原理以及不确定方程最佳稀疏解的定义，针对步骤（1）中得到的图像边缘模型，采用一种权重的稀疏性约束，约束图像的边缘，结合已知的退化函数，推导出图像复原的代价函数；（3）根据步骤（1）和步骤（2），利用一种改进的上界最小化方法对代价函数进行最优化求解，得到清晰的复原图像。本发明方法极大地丰富了图像边缘的信息量；采用一种权重的稀疏性边缘约束，有效地保护了图像的边缘特性；利用一种改进的上界最小化数学方法，得到高质量的复原图像。