基于字典学习的图像去模糊研究

摘要：

　　图像在获取、传输等过程中会受到干扰，造成图像模糊不清。传统去模糊方法需要根据模糊原因估计出相应的点扩散函数(PSF)，然后进行反卷积估计出原始图像。本文借鉴K-SVD算法，利用对模糊图像进行训练得到自适应字典；并利用计算量相对较小且收缩速度较快的PCD算法来求解稀疏解。实验结果表明，相对传统图像去模糊算法和固定字典算法，自适应的字典学习算法能达到更好的去模糊效果。

关键词： 图像处理 去模糊方法 字典学习 算法研究

作者: ZOU Jian-cheng 邹建成 CHE Dong-juan 车冬娟

作者单位: Institute of Image Processing and Pattern Recognition,North China University of Technology,Beijing 1 北方工业大学 图像处理与模式识别研究所,北京 100144

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国通信学会学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 431-435

在线出版日期: 2012-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）