Non-Blind图像反卷积论文整理

作者：很楠不爱3 | 2024-03-05 12:15:48

踩

反卷积论文

Non-Blind图像反卷积论文整理

1 Spatial Deconvolution

Stochastic Deconvolution 2013
http://www.cs.ubc.ca/labs/imager/tr/2013/StochasticDeconvolution/

在空域上直接逐点探测图像灰度数据应该增加，还是减少，并把结果应用到该点。判断的依据就是变化后的值|Ax - y| + w|Dx| 谁更小。如此迭代多次，数据收敛。

其优点是卷积因子可在空域上变化；非常直观，方便设计更好的先验知识模型。
缺点是速度很慢。

Inverse Kernels for Fast Spatial Deconvolution 2014
http://lxu.me/
空域上进行快速反卷积
迭代过程中，通过augmented Lagrangian method得到固定的反卷积的空域因子 kernel，再使用SVD 方法对kernel分解成多个一维的卷积因子加速空域卷积处理

2 Machine Learning

Deep Convolutional Neural Network for Image Deconvolution 2014
http://lxu.me/

A machine learning approach for non-blind image deconvolution 2013

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/很楠不爱3/article/detail/190991