[1]张艳红 覃凤清 姜　丽 文兴东 何文杰 万浩飞.约束最小二乘滤波的高斯模糊图像复原研究[J].大众科技,2022,24(09):10-13.
　Research on Gaussian Blur Image Restoration Based on Constrained Least Squares Filtering[J].Popular Science & Technology,2022,24(09):10-13.
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约束最小二乘滤波的高斯模糊图像复原研究()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
24
期数:
2022年09
页码:
10-13
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2022-09-20

文章信息/Info

Title:
Research on Gaussian Blur Image Restoration Based on Constrained Least Squares Filtering
作者:
张艳红 覃凤清 姜　丽 文兴东 何文杰 万浩飞
（宜宾学院，四川 宜宾 644000）
关键词:
高斯模糊; 图像复原; 约束最小二乘滤波; 维纳滤波; 点扩展函数
Keywords:
Gaussian blur image restoration constrained least squares filtering Wiener filter point spread function
文献标志码:
A
摘要:
文章分析了两种常见的图像复原滤波的复原原理及其局限后，在已知图像退化函数的情况下，主要对高斯模糊图像分别进行维纳滤波和约束最小二乘法滤波复原处理并比较这两种处理效果图像的优劣之处，在上述基础上，重点是分析不同高斯点扩展函数的尺寸及标准差的参数对高斯模糊图像复原效果的影响。最后再综合视觉效果和PSNR值得出高斯模糊图像使用约束最小二乘滤波复原的效果较佳，并且在真实高斯点扩展函数参数附近的参数复原效果会更好。
Abstract:
After analyzing the restoration principles and limitations of two common image restoration filters, this paper mainly performs Wiener filtering and constrained least square filtering restoration on Gaussian blur image respectively when the image degradation function is known, and compares the advantages and disadvantages of these two processing effects. On the basis of the above, the emphasis is to analyze the influence of the size of different Gaussian point spread functions and the parameters of standard deviation on the restoration effect of Gaussian blur image. Finally, combining the visual effect and PSNR value, it is found that the effect of Gaussian blur image restoration using constrained least square filter is better, and the parameter restoration effect near the parameters of the real Gaussian point spread function is better.

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]姜金美,胡 蓉,赵全友.基于改进的维纳滤波图像复原算法的研究[J].大众科技,2020,22(01):1.
　Research on Image Restoration Algorithm Based on Improved Wiener Filtering[J].Popular Science & Technology,2020,22(09):1.

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2022-07-10 【基金项目】四川省教育厅项目（18ZA0538）；宜宾市科技局项目（2017ZSF009-9）；宜宾学院科研项目（2020YY02）；国家级大学生创新项目（202010641021、201910641016）；四川省大学生创新项目（S201910641096、S202010641126）；宜宾学院大学生创新项目（X106412020336）。 【作者简介】张艳红（1999－），女，安徽阜阳人，宜宾学院学生，研究方向为数字图像处理。 【通信作者】覃凤清（1976－），女，四川南充人，宜宾学院研究员，博士，研究方向为数字图像处理。
更新日期/Last Update: 2022-10-14