news 2026/1/24 7:59:11

53、图像去模糊与垃圾信息处理研究

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张小明

前端开发工程师

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53、图像去模糊与垃圾信息处理研究

图像去模糊与垃圾信息处理研究

图像去模糊研究

在图像去模糊领域,研究人员进行了一系列实验,旨在探索有效的图像去模糊方法。实验对象包括灰度图像、彩色图像和卫星图像。通过使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)来量化图像恢复过程的性能。

以下是使用9x9均匀核模糊的图像的PSNR值(dB):
| 名称 | 模糊 | L2 | Sobolev | TV | 稀疏性 | ASDS |
| — | — | — | — | — | — | — |
| boat | 20.37 | 23.91 | 24.45 | 24.60 | 26.02 | 29.95 |
| cameraman | 19.34 | 22.72 | 23.04 | 23.45 | 25.48 | 29.26 |
| lena | 21.32 | 24.12 | 24.54 | 24.67 | 25.79 | 29.77 |
| cactus | 20.33 | 23.51 | 23.89 | 23.69 | 25.08 | 26.06 |
| building | 18.56 | 21.27 | 21.49 | 21.36 | 23.67 | 25.32 |
| animal | 21.76 | 24.63 | 24.96 | 24.72 | 25.84 | 27.09 |

以下是使用9x9均匀核模糊的图像的SSIM值:
| 名称 | L2 | Sobolev | TV | 稀疏性 | ASDS |
| — | — | — | — | — | — |
| boat | 0.575 | 0.578 |

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