面向振鈴抑制的圖像復(fù)原算法.pdf_第1頁(yè)
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1、空間遙感模糊圖像復(fù)原過(guò)程是清晰遙感圖像退化過(guò)程的逆過(guò)程。圖像退化模型中的模糊核,隨機(jī)噪聲參數(shù)是未知的。參數(shù)估計(jì)偏差,將會(huì)導(dǎo)致復(fù)原圖像產(chǎn)生退化,影響人眼對(duì)圖像視覺(jué)效果的判斷。在圖像復(fù)原中,影響圖像尤為嚴(yán)重的一種現(xiàn)象稱為振鈴效應(yīng)。其影響圖像質(zhì)量嚴(yán)重,主要表現(xiàn)為復(fù)原后圖像中存在原始清晰圖像中不存在的明暗相間的重復(fù)條紋。本文以空間遙感圖像為背景,抑制遙感模糊圖像復(fù)原后產(chǎn)生振鈴效應(yīng)。
  按振鈴效應(yīng)出現(xiàn)在圖像的位置可以分為圖像邊界振鈴效應(yīng)和

2、圖像邊緣振鈴效應(yīng)。圖像的邊界振鈴效應(yīng)主要是由于在頻域中不滿足離散傅里葉變換的周期性、圖像梯度變化快所致。圖像邊緣振鈴效應(yīng)是由于退化模型參數(shù)選取不當(dāng)所致。且都表現(xiàn)為圖像統(tǒng)計(jì)概率特性服從吉布斯分布的振蕩。本文針對(duì)邊界振鈴效應(yīng),設(shè)計(jì)算法將模糊圖像梯度進(jìn)行平滑處理,并且以經(jīng)過(guò)平滑處理后的模糊圖像自身作為滿足周期性擴(kuò)展。從而離散傅里葉變換滿足周期性不產(chǎn)生邊界截?cái)喱F(xiàn)象導(dǎo)致邊界振鈴效應(yīng)。
  對(duì)于圖像邊緣振鈴效應(yīng),根據(jù)貝葉斯理論,建立一個(gè)求最大

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