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基于参数估计的单通道散焦模糊置换图像盲分离方法.docVIP

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基于参数估计的单通道散焦模糊置换图像盲分离方法

单通道散焦模糊置换图像的盲分离( 王伟1),方勇1),2) 1)(上海大学通信与信息工程学院,特种光纤与光接入网重点实验室,上海 200072) 2)(新型显示技术与应用集成教育部重点实验室,上海 200072) 摘 要:针对一类散焦模糊置换图像,提出了一种基于参数估计的单通道盲分离新方法。该方法基于散焦模糊置换图像的频域特性估计出散焦模糊半径,采用Lucy-Richardson(L-R)Blind Separation of single-channel Permuted Defocus Blurred Image Wang Wei1), Fang Yong1), 2) 1)(School of Communication and Information Engineering, Key Laboratory of Specialty Fiber Optics and Optical Access Networks, Shanghai University, Shanghai 200072, China) 2)(Key Laboratory of Advanced Display and System Applications, Ministry of Education, Shanghai University, Shanghai 200072, China) Abstract: A novel single-channel blind separation algorithm for permuted defocus blurred image is proposed based on parameter estimation in this paper. The defocus blur radius is estimated by the characteristics of permuted image in the frequency domain, and then the permuted image is restored by performing the Lucy-Richardson(L-R)blind restoration method. The ringing effect of restored image is measured by defining the sum of absolute pixel gradient, and the permutation mixing matrixes can be accurately estimated by classifying the ringing effect of each sub-block, thereby separating the source images. Simulation results show that the proposed algorithm is able to achieve better separation efficiency for the permuted defocus blurred image with various permutation operations and a better performance on the robustness against Gaussian noise and lossy JPEG compression. Keywords: permuted image; blind source separation; defocus blur; parameter-estimation; single-channel 0 引言 盲信号分离是只根据观测到的信号来分离或恢复出未知源信号的过程,是近年来 信号处理领域和神经网络领域研究的热点之一,在图像处理,语音识别等方面有着许多潜在的应用。单通道盲分离作为盲信号分离中一种比较极端的情况,它讨论在只有一个接收信号的情况下实现对多个源信号的分离都假设多个源信号之间是以叠加的方式进行混叠的,一类混合信号不是以叠加方式,而是以置换的方式与另外的信号发生混叠,由于这两种混合方式现有的盲分离方法就不能用来解决这种单通道置换混叠信号的分离问题在信号的原始性认证等方面有重要的应用文献[]首次提出了单通道置换混叠信号的盲分离问题,由于源信号被置换的部分信息的丢失,源信号置换的区域未知,置换后信号具有语义的完整性,导致这类单通道置换混叠信号的盲分离问题复杂,文献[]只是对其进行了初步的研究,提出的算法不具有通用性。本文针对图像进行研究,探讨其盲分离方法。图像往往面对的图像原始性本文在文献[9]工作的基础上,提出了

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