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Dictionary learning approach for image deconvolution with variance estimation
Yang H.; Zhu M.; Wu X. T.; Zhang Z. B.; Huang H. Y.
2014
发表期刊Applied Optics
ISSNISBN/1559-128X
卷号53期号:25页码:5677-5684
摘要In this paper, we propose a new dictionary learning approach for image deconvolution, which effectively integrates the Fourier regularization and dictionary learning technique into the deconvolution framework. Specifically, we propose an iterative algorithm with the decoupling of the deblurring and denoising steps in the restoration process. In the deblurring step, we involve a regularized inversion of the blur in the Fourier domain. Then we remove the colored noise using a dictionary learning method in the denoising step. In the denoising step, we propose an approach to update the estimation of noise variance for dictionary learning. We will show that this approach outperforms several state-of-the-art image deconvolution methods in terms of improvement in signal-to-noise ratio and visual quality. (C) 2014 Optical Society of America
收录类别SCI ; EI
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/43893
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
Yang H.,Zhu M.,Wu X. T.,et al. Dictionary learning approach for image deconvolution with variance estimation[J]. Applied Optics,2014,53(25):5677-5684.
APA Yang H.,Zhu M.,Wu X. T.,Zhang Z. B.,&Huang H. Y..(2014).Dictionary learning approach for image deconvolution with variance estimation.Applied Optics,53(25),5677-5684.
MLA Yang H.,et al."Dictionary learning approach for image deconvolution with variance estimation".Applied Optics 53.25(2014):5677-5684.
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