基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

作     者：吴庆波 任文琦 WU Qingbo;REN Wenqi

作者机构：中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100193 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2020年第46卷第9期

页      面：1701-1710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：国家自然科学基金(U1605252,U1803264,61802403) 国家重点研发计划(2019YFB1406500) 北京市自然科学基金(L182057,KZ201910005007,L182057) 

主　　题：图像去模糊 泊松噪声 结构变换 加权低秩近似 半正定二次分裂(HQS) 

摘      要：针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数(WNN)对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都高于当前同类去模糊方法。