[发明专利]基于行图与列图模型的去模糊方法有效
| 申请号： | 201810367620.7 | 申请日： | 2018-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN108846804B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;李志胜;刘炳涛;周旭;俞灵慧;陈靖文;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于行图与列图模型的去模糊方法。本发明包括：1：对原始测试图片X进行模糊处理，得到模糊图像,计算此时的PSNR值；2：将模糊图像分若干个重叠小块，对于每一个重叠小块，在设定的搜索范围内寻找K个相似块，并延展成列向量，构造一个相似块组G；3：对于相似块组G，将其每一个列向量理解为一个节点，构造基于向量的列图模型；同时将其每一个行向量理解为一个节点，构造基于向量的行图模型；4：得到每个重叠小块后，采用加权平均对图片进行更新，得到处理之后的图片Z，并计算图片X与图片Z之间的PSNR值。本发明在构造中探索了图像内部像素的自相似性和平滑特性，并在最后回传正则化迭代，实现了进一步进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 模糊 方法 | ||
【主权项】：
1.基于行图与列图模型的去模糊方法，其特征在于，包括：步骤1：对原始测试图片X进行模糊处理，得到模糊图像Y,计算此时的PSNR值；对原始测试图片X中的每一个像素点加上一个设定的模糊方差与随机数的乘积，得到新的像素值，形成一个模糊图像Y，并计算原始测试图片X与模糊图像Y之间的峰值信噪比，记为PSNR1；步骤2：将模糊图像Y分若干个重叠小块，对于每一个重叠小块，在设定的搜索范围内寻找K个相似块，并延展成列向量，构造出一个相似块组G；步骤3：对于构造的相似块组K，将其每一个列向量理解为一个节点，构造基于向量的列图模型；同时将其每一个行向量理解为一个节点，构造基于向量的行图模型；步骤4：得到每个重叠小块后，采用加权平均对图片进行更新，得到处理之后的图片Z，并计算原始测试图片X与经过行图与列图模型处理完后的图片Z之间的PSNR值。
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