泊松噪声污染模糊图像的非盲去卷积方法  

Non-blind deconvolution method for blurred image contaminated by Poisson noise

作　　者：董文德[1] 杨新民[1] 段然[1] 郭晓鸿[1] 林丹[1] 秦树鑫[1] 

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京210007

出　　处：《南京理工大学学报》2016年第4期404-409,共6页Journal of Nanjing University of Science and Technology

摘　　要：针对被泊松噪声污染的模糊图像复原问题,提出了一种非盲去卷积方法,该方法在泊松概率模型的基础上引入高斯尺度混合型马尔科夫专家场模型作为正则条件,并使用迭代方向乘子法对所得的最优化问题模型进行求解。实验结果表明:该方法能够对泊松噪声污染的模糊图像进行有效复原,获得高质量复原图像。This paper proposes a non-blind image deconvolution method for restoring blurred image contaminated by Poisson noise. This method is constructed based on the Poisson noise model and introduces the Gaussian Scale Mixture Fields of Experts （ GSM FoE） for regularization. The problem is solved with the alternating direction method of multipliers （ADMM）. Experimental results show that the proposed method can effectively restore blurred image contaminated by Poisson noise and achieve results of high quality.

关 键 词：泊松噪声 非盲去卷积 高斯尺度混合型马尔科夫专家场 正则化 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]