基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法

	基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法
	赵小强1,2,3 ; 王涛 1; 宋昭漾 1,2,3; 蒋红梅1,2,3
	2024-01-25
发表期刊	兵工学报
ISSN	1000-1093
页码	1-11
摘要	针对大多数基于先验的盲图像去模糊算法耗时较长和显著边缘结构提取不理想的问题，提出一种基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法。为了复原出更加清晰的图像，采用由粗略到精细的多尺度交替迭代框架构建图像金字塔。在图像单一尺度方面，首先提取出图像中具有强边缘结构的显著性区域，并对其施加l0范数约束，提出显著映射先验；然后将显著性映射先验和最大后验概率相结合引入到传统图像去模糊模型中，构造出点扩散函数估算模型，利用半二次分裂算法解决模型的非凸问题；对点扩散函数进行复原时，利用点扩散函数相似度的变化量限制每个尺度中的过渡迭代；最后对模糊图像和最终估计的点扩散函数进行非盲解卷积，获得复原图像。实验结果表明：与现有的主流去模糊算法相比，所提算法在合成数据集和真实数据集中都可以有效抑制振铃和伪影现象，得到了很好的视觉体验，且评价指标均优于对比算法，同时大大缩减了复原时间。
关键词	多尺度图像显著边缘结构点扩散函数半二次分裂算法点扩散函数相似度
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收录类别	北大核心 ; CSCD
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金项目（62263021）;甘肃省高校产业支撑计划项目(2023CYZC-24);甘肃省工业过程先进控制重点实验室开放基金项目（2022KX07）
中图分类号	TP391.41
原始文献类型	学术期刊
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/169386
专题	电气工程与信息工程学院
通讯作者	赵小强
作者单位	1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.甘肃省工业过程先进控制重点实验室; 3.国家级电气与控制工程实验教学中心(兰州)
第一作者单位	电气工程与信息工程学院
通讯作者单位	电气工程与信息工程学院
第一作者的第一单位	电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	赵小强,王涛,宋昭漾,等. 基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法[J]. 兵工学报,2024:1-11.
APA	赵小强,王涛,宋昭漾,&蒋红梅.(2024).基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法.兵工学报,1-11.
MLA	赵小强,et al."基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法".兵工学报 (2024):1-11.