| 发明名称 | 一种基于稀疏表示和多目标优化的盲复原方法 | ||
| 摘要 | 一种基于稀疏表示和多目标优化的盲复原方法，包括以下步骤：(1)训练获得稀疏字典D；(2)读入退化图像Y和稀疏字典D；(3)对退化图像Y分块，重构初始化复原图像；(4)构建基于稀疏先验约束的正则化项，求解图像盲复原的目标函数；(5)将图像盲复原目标函数的求解转化为多目标优化问题；(6)将多目标优化问题中的子目标函数转化为以稀疏系数为自变量的函数；(7)初始化多目标粒子群优化算法；(8)基于多目标粒子群算法求得多目标优化问题的非可支配解集；(9)从非可支配解集中选择最优稀疏系数，重构图像，获得复原后的清晰图像。本发明方法简单；复原结果图像准确、清晰；图像复原问题求解的质量高；可有效消除伪像效应，提高图像复原的效果。 | ||
| 申请公布号 | CN104751420A | 申请公布日期 | 2015.07.01 |
| 申请号 | CN201510100026.8 | 申请日期 | 2015.03.06 |
| 申请人 | 湖南大学 | 发明人 | 张振军;李丰吉;王耀南;李树涛;刘敏;凌志刚;梁桥康;袁小芳;瞿亮 |
| 分类号 | G06T5/00(2006.01)I | 主分类号 | G06T5/00(2006.01)I |
| 代理机构 | 深圳市兴科达知识产权代理有限公司 44260 | 代理人 | 王翀 |
| 主权项 | 一种基于稀疏表示和多目标优化的盲复原方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)训练获得稀疏字典D；(2)读入退化图像Y和稀疏字典D；(3)对退化图像Y分块，重构初始化复原图像；(4)构建基于稀疏先验约束的正则化项，求解图像盲复原的目标函数；(5)将图像盲复原目标函数的求解转化为多目标优化问题；(6)将多目标优化问题中的子目标函数转化为以稀疏系数为自变量的函数；(7)初始化多目标粒子群优化算法；(8)基于多目标粒子群算法求得多目标优化问题的非可支配解集；(9)从非可支配解集中选择最优稀疏系数，重构图像，获得复原后的清晰图像。 | ||
| 地址 | 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1号 | ||