基于数据驱动稀疏表示的脉冲和泊松噪声背景下的图像去模糊研究

项目名称： 基于数据驱动稀疏表示的脉冲和泊松噪声背景下的图像去模糊研究

项目编号： No.61402462

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 马丽艳

作者单位： 中国科学院微电子研究所

项目金额： 26万元

中文摘要： 图像去模糊是一个很有挑战性的问题，由于在图像获取时的信息丢失，使得问题本身是一个不可逆的过程。而在图像应用中，除模糊外，还存在多种噪声类型。通常假设噪声类型为易于处理的高斯白噪声，但这在很多时候与实际情况不符。脉冲噪声常见于信息的存储和传输中，而泊松噪声通常出现在卫星成像、生物成像、医学成像及荧光成像系统中。这两种非高斯噪声背景下的图像去模糊近年来在信息领域引起了广泛的关注。鉴于图像的结构特征，稀疏表示方法可以为图像应用提供更好的图像表示方法，尤其是从待处理图像自身的信息构造稀疏表示已经在部分领域取得了突破性进展。本项目将集中研究基于数据驱动稀疏表示的脉冲和泊松噪声背景下的图像去模糊问题。首先我们研究如何构建凸模型和合适的字典学习方法，提高恢复图像的质量。然后研究基于数据驱动紧框架的图像去模糊算法，使算法易于推广。最后我们将研究盲去模糊算法。

中文关键词： 图像恢复；图像去模糊；稀疏表示；；

英文摘要： Image deblurring is a very challenging problem since this is an inverse problem. In many image applications, the image which we obtain is not just blurry, but also noisy. The commonly used Gaussian noise assumption is too simple in many applications. Impu

英文关键词： image recovery；image deblurring；sparse representation；；