一种基于变分模型的泊松-高斯噪声图像复原算法

发布时间：2018-02-08 19:04

  本文关键词： 变分模型 图像复原 泊松-高斯噪声模型 相机响应函数 最速下降法　出处：《计算机辅助设计与图形学学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了改善已恢复图像的图像质量,提出一种基于变分模型的图像复原算法.首先通过多曝光图像成像算法重建出对于光照具有线性响应的亮度图像,并采用泊松-高斯噪声模型对图像退化过程进行建模;然后通过分析亮度图像的同态子块,将泊松-高斯噪声模型的未知参数估计问题转化为求解一个线性方程组;再根据贝叶斯公式和最大后验概率准则推导出一个具有严格凸函数性质的变分模型,其最优解即为对于无噪图像的最优估计;最后利用最小二乘法以及最速下降法分别对噪声的参数以及无噪图像进行估计.实验结果表明,本文算法能够在抑制噪声的同时保证图像的细节与图像质量.
[Abstract]:In order to improve the recovery of image quality, proposed an image restoration algorithm based on variation model. Firstly, multi exposure image reconstruction algorithm for illumination brightness image has a linear response, and the Poisson Gauss noise model of the image degradation model; and then through the analysis of homomorphic image brightness sub block. The unknown parameters of the model are the Poisson Gauss noise estimation problem is transformed into solving a set of linear equations; then according to the Bayesian formula and the maximum posterior probability criterion has a nature of strictly convex function variational model is deduced, the optimal solution is the optimal estimation of the noise free image; finally, using the least squares method and steepest drop method on the noise parameters and the noise free image estimation. Experimental results show that this algorithm can guarantee the details of image and reduce the noise at the same time It's like quality.

【作者单位】： 哈尔滨理工大学测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(60875025)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1496047