提升小波变换在NAS-RIF盲复原算法中的应用

作     者：黄德天 吴志勇 Huang Detian;Wu Zhiyong

作者机构：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所光电测控部长春130033 中国科学院研究生院北京100049 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2012年第24卷第12期

页      面：1614-1620页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划(2008AA7034320B) 

主　　题：图像盲复原 非负支撑域受限递归逆滤波算法 提升小波变换 空间自适应 正则化方法 N步重置共轭梯 度法 

摘      要：针对采用非负支撑域受限递归逆滤波(NAS-RIF)算法对低信噪比图像进行复原时将导致算法性能恶化的问题,提出一种与提升小波变换相结合的NAS-RIF盲复原算法.首先对退化图像进行整数提升小波分解,得到不同频带子图像的信息;然后对各个频带子图像分别采用基于空间自适应和正则化方法的NAS-RIF算法进行复原,针对不同频带子图像的频率和方向特性,通过自适应地选取对应的正则化算子、正则化参数和空域加权因子,达到对低频子图像去模糊、对高频子图像抑制噪声,并保持边缘细节的目的;最后通过整数提升小波逆变换得到复原后的图像.在不同的信噪比条件下对2种模糊图像进行仿真实验,采用文中算法得到的信噪比增益分别为5.849 1dB和9.713 6dB.实验结果表明,文中算法不仅取得了更优的图像复原效果,而且具有较快的收敛速度.