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      基于灰度平均梯度與粒子群優(yōu)化PSO算法的散焦圖像模糊參數(shù)估計(jì)

      2017-12-21 | rar | 0.66 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　針對(duì)散焦模糊圖像的復(fù)原問題，提出一種基于灰度平均梯度與粒子群優(yōu)化（PSO）算法相結(jié)合的散焦圖像模糊參數(shù)估計(jì)方法。首先，利用PSO算法隨機(jī)生成一群不同模糊半徑的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)，分別用維納濾波算法處理模糊圖像，得到一系列復(fù)原圖像，并計(jì)算其對(duì)應(yīng)的灰度平均梯度值；然后，利用圖像清晰度與圖像灰度平均梯度值成正變關(guān)系這一特點(diǎn)，以復(fù)原圖像的灰度平均梯度值作為粒子群算法的適應(yīng)度函數(shù)值，找出使適應(yīng)度函數(shù)最大的粒子所對(duì)應(yīng)的模糊半徑作為最后的估計(jì)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與頻譜估計(jì)方法和倒頻譜估計(jì)方法相比，所提算法能夠更精確地估計(jì)出模糊參數(shù)，尤其是在大尺度模糊半徑的情況下，所提算法估計(jì)的精度更高。

      基于灰度平均梯度與粒子群優(yōu)化PSO算法的散焦圖像模糊參數(shù)估計(jì)

      粒子群優(yōu)化
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