Abstract-Vi föreslår en enkel men effektiv L 0 -regulariserade tidigare baserat på intensitet och lutning för text bild deblurring. Den föreslagna bilden tidigare bygger på distinkta egenskaper hos textavbildningar, med vilken vi utvecklar en effektiv optimeringsalgoritm för att generera tillförlitliga mellanliggande resultat för kärnuppskattning. Den föreslagna algoritmen kräver inte några heuristiska metoder för val av kant, som är avgörande för de toppmoderna kantbaserade deblurringsmetoderna. Vi diskuterar relationen med andra kantbaserade deblurringsmetoder och presenterar hur man väljer framträdande kanter mer huvudsakligen. För den sista latenta bild restaurering steg, presenterar vi en effektiv metod för att ta bort artefakter för bättre deblurerade resultat. Vi visar den föreslagna algoritmen kan utvidgas till deblur naturliga bilder med komplexa scener och låg belysning, samt icke-uniform deblurring. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot de senaste avbildningsmetoderna.
- Pan et al. - Vad är det? REF introducerar L 0 -regulariserade priors på både intensitet och bildgradienter för textbild deblurring som textbilder vanligtvis innehåller nästan enhetlig intensitet.
$L_0$ -Regularized Intensity and Gradient Prior for Deblurring Text Images and Beyond
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}