局部加权广义高斯-SAR联合先验模的图像复原算法
【出 处】:《
微型电脑应用
》 2015年第31卷第7期 19-21页,共4页
【作 者】:
闫娜
【摘 要】
为了解决当前图像复原算法难以兼顾纹理与精细边缘的不足,提出了局部加权高斯-SAR联合先验模型的图像复原算法。引入局部自回归约束,利用高斯先验,构造局部加权高斯图像先验;并联合SAR先验,设计了高斯-联合先验模型,有效地防止过度平滑;并利用图像损坏模型与高斯-联合先验,建立其(Maximizing A Posteriori);基于最小优化技术,获取其下边界,将非凸问题转成凸问题,完成图像复原。对比测试结果显示:其算法的修复效果更佳,值最高,保留了丰富纹理与精细边缘;且复原图像的梯度分布与初始图像最接近。
相关热词搜索: 图像复原 局部自回归约束 高斯先验 联合先验模型 最小优化 梯度分布 Image Restoration Local Autoregressive Constraint GS Prior Combining Priori Model Minimization Optimization Gradient Distribution