廖斌
,
刘鸳鸳
连铸
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2015.04.002
为了提高基于块先验的自然图像复原效果,有效去除图像中的噪声和模糊,提出了一种基于空间约束高斯混合模型的块似然对数期望(Expected patch log likelihood,EPLL)复原框架.基于图像块的空间分布信息,将图像块的空间约束高斯混合统计特性作为先验,在图像块复原的基础上实现整幅图像的全局优化复原.对比相关的图像复原方法,提出的方法去噪和去模糊效果更好,并且保留图像细节.利用客观性能指标对复原结果进行评价.实验结果表明,提出的方法有效易行,而且复原图像表现出良好的可视效果.
关键词:
图像处理
,
图像复原
,
空间约束高斯混合模型
,
先验
,
块似然对数期望
廖斌
,
刘鸳鸳
连铸
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2015.05.006
为了提高图像增强效果,有效地保持原始图像细节,提出了一种基于多尺度灰度变换的图像增强方法.利用梯度域递归双边滤波对原始图像进行多尺度分解.基于小波变换,将分解层的子带分别作灰度变换.根据变换后的各个子带重构得到分解层的增强结果,并在其基础上实现图像的整体增强.对比直方图均衡化、灰度变换,提出的方法增强效果更好,并且保图像细节.利用客观性能指标对增强结果进行评价.实验结果表明,提出的方法有效,并具有结构简单、计算复杂度低的特点.
关键词:
图像处理
,
图像增强
,
多尺度灰度变换
,
梯度域
,
递归双边滤波
