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摘要
基于各向异性扩散模型的图像盲恢复算法,其缺点在于速度难以得到显著地提升.为了加快图像恢复速度,同时尽可能提供令人满意的恢复结果.提出基于贝叶斯框架的图像盲恢复算法,首先引入调和模型作为原始图像和模糊的先验模型;然后,用伽马分布描述未知的参数;最后,利用变分近似的方法,以迭代的方式,交替地估计原始图像、模糊和参数的最优值.实验结果证明了该算法的有效性,与同类算法相比,可以得到更好的恢复结果;与基于各向异性扩散模型的算法相比,在速度上具有明显的优势.
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基于各向异性扩散模型的图像盲恢复算法,其缺点在于速度难以得到显著地提升.为了加快图像恢复速度,同时尽可能提供令人满意的恢复结果.提出基于贝叶斯框架的图像盲恢复算法,首先引入调和模型作为原始图像和模糊的先验模型;然后,用伽马分布描述未知的参数;最后,利用变分近似的方法,以迭代的方式,交替地估计原始图像、模糊和参数的最优值.实验结果证明了该算法的有效性,与同类算法相比,可以得到更好的恢复结果;与基于各向异性扩散模型的算法相比,在速度上具有明显的优势.
