Abstrakt. Vi presenterar en allmän metod för blind bild dekonvolution med Bayesian inference med super-Gaussian sparse bild tidigare. Vi anser att en stor familj av föregångare lämpar sig för att modellera naturliga bilder, och utveckla den allmänna proceduren för att uppskatta den okända bilden och oskärpa. Vår formulering innehåller ett antal befintliga modellering och slutledningsmetoder som specialfall samtidigt som den ger ytterligare flexibilitet i bildmodellering och algoritmdesign. Vi presenterar också en analys av den föreslagna slutsatsen jämfört med andra metoder och diskuterar dess fördelar. Teoretiska och experimentella resultat visar att den föreslagna formuleringen är mycket effektiv, effektiv och flexibel.
Babacan m.fl. REF använde super-Gaussian sparse bild innan man byggde en allmän och flexibel metod för blind bild deblurring.
Bayesian Blind Deconvolution with General Sparse Image Priors
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}