NAOC Open IR
结合噪声去除的极大似然图像复原
姜超1; 耿则勋1; 刘立勇2; 潘映峰3
2015
Source Publication吉林大学学报工学版
ISSN1671-5497
Volume45Issue:4Pages:1360
Abstract基于混合噪声模型的极大似然算法不仅没有充分考虑迭代过程中的噪声影响,而且假定点扩散函数(PSF)已知且不随迭代过程变化,从而导致复原过程不稳定。在图像含噪且 PSF未知的情况下,提出以去噪算法作为预处理手段,同时将PSF参数估计引入极大似然算法迭代过程并随迭代过程动态更新,最后将估计的PSF代入维纳滤波以提高复原图像的质量。实验结果证明,本文复原图像质量有明显改善,表明该算法具有较强的稳定性和抗噪声能力,是一种有效的图像复原方法。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.bao.ac.cn/handle/114a11/41755
Collection中国科学院国家天文台
Affiliation1.解放军信息工程大学
2.中国科学院国家天文台
3.解放军61175部队
Recommended Citation
GB/T 7714
姜超,耿则勋,刘立勇,等. 结合噪声去除的极大似然图像复原[J]. 吉林大学学报工学版,2015,45(4):1360.
APA 姜超,耿则勋,刘立勇,&潘映峰.(2015).结合噪声去除的极大似然图像复原.吉林大学学报工学版,45(4),1360.
MLA 姜超,et al."结合噪声去除的极大似然图像复原".吉林大学学报工学版 45.4(2015):1360.
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