检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《西南大学学报(自然科学版)》2013年第7期151-155,共5页Journal of Southwest University(Natural Science Edition)
基 金:河南省教育厅自然科学基金资助项目(2010C520020)
摘 要:针对原NAS-RIF算法敏感于噪声且支撑域为矩形等不足,提出了一种改进方案.通过引入高阶统计量去噪,解决了NAS-RIF算法敏感于噪声的特性;利用图像分割技术进行图像支撑域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支撑域必须是矩形的不利限制.仿真结果表明改进的NAS-RIF算法具有很好的恢复效果.An improved method is presented to overcome the drawbacks of the original NAS-RIF algorithm,i.e.noise sensitivity and a rectangular support region.To deal with the noise sensitivity of NAS-RIF,higher order statistics denoising is introduced.Self-estimation on image support based on image segmentation is used to change the rectangular support limitation.At last,simulation is done to various PSNR images and backgrounds.The simulation results show that the improved algorithm solves the existing problems of the original algorithm,and observably improves the quality of recovery image.
关 键 词:图像盲恢复 NAS-RIF算法 高阶统计量 支撑域估计
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.43