超拉普拉斯先验非盲去模糊--Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors
来源:互联网 发布:中级经济师网络课程 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:19
1. 基本知识
1.1 拉普拉斯分布与超拉普拉斯分布
在概率论与统计学中,拉普拉斯分布是以皮埃尔-西蒙•拉普拉斯的名字命名的一种连续概率分布。由于它可以看作是两个不同位置的指数分布背靠背拼接在一起,所以它也叫作双指数分布。两个相互独立同概率分布指数随机变量之间的差别是按照指数分布的随机时间布朗运动,所以它遵循拉普拉斯分布。
拉普拉斯分布概率密度函数分布为:
其中,
拉普拉斯分布的概率密度函数让我们联想到正态分布,但是,正态分布是用相对于 μ 平均值的差的平方来表示,而拉普拉斯概率密度用相对于平均值的差的绝对值来表示。因此,拉普拉斯分布的尾部比正态分布更加平坦。根据绝对值函数,如果将一个拉普拉斯分布分成两个对称的情形,那么很容易对拉普拉斯分布进行积分。
超拉普拉斯分布,如下式所示,当
| | |
| ————- |:————-:|
上图分别为同一场景的红外图像与可见光图像。
自然场景的梯度符合长拖尾分布,该先验知识已经被证实,且已在去噪,去模糊和超分辨率重建为问题上有所应用。这种长拖尾分布可以很好的用超拉普拉斯分布来近似。非凸项的引入使得问题的求解变得缓慢且困难。使用查找表或者解析解的形式进行求解,当
本文引入一个针对超拉普拉斯先验的快速非盲反卷积方法。使用交替最小化方法,可把问题分为一个非凸子问题和一个二次凸子问题,针对二次凸子问题可有解析解,针对非凸子问题:引入查找表和解析求解两种方式。交替最小化即为经典的半二次分裂问题。不同于TV范数模型,TV范数模型可以直接通过shrinkage的方法求解,本文中的稀疏先验为非凸项,无法使用以上方法。
算法:
目标函数模型:
式中,第一项为数据保真项,第二项为图像与
使用半二次惩罚的方法(文献Constrained restoration and recovery of discontinuities),针对每一个像素引入奢侈变量
式中,
固定\omega,求解
固定
提供两种求解该问题的方法:查找表法和解析法。
*查找表法:针对上式,当
*解析法:对于某些特殊的
算法总结
超拉普拉斯先验非盲反卷积方法:输入参数
初始化:设置内循环最大迭代次数T
1.外循环while
2 内循环,固定
3.内循环,固定
4.内循环,达到内循环最大迭代次数T,结束循环,否则继续循环。
5.外循环
实验分析
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