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上传时间: 2021-02-12
详细说明：目前，基于统计先验的图像去模糊方法对噪声敏感，细节恢复能力有限，而基于先验学习的算法对图像及其模糊类型、噪声水平等适应性较差。针对上述问题，基于图像模糊前后像素直方图统计，首先提出一种简单有效的低值像素先验。然后针对现有方法对图像去模糊后出现大量噪声或伪影等问题，设计深度卷积神经网络学习图像深度去噪先验，并联合低值像素先验、梯度稀疏先验提出新的去模糊模型。同时，在模糊核估计过程中，利用图像分解方法分离出图像的结构层，并在结构层估计模糊核，获得更为准确的估计结果。大量实验结果表明，本文算法不仅具有很好的细节恢复能力，且对图像及其模糊类型、噪声水平等更具稳健性。与现有主流算法相比，本文方法优势明显。
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