Abstract-I detta papper, lärande-baserade algoritmer för bildrenovering och blind bildrenovering föreslås. Sådana algoritmer avviker från de traditionella tillvägagångssätten inom detta område, genom att utnyttja tidigare som lärs av liknande bilder. Originalbilder och deras nedbrutna versioner av den kända nedbrytningsoperatören (återställningsproblem) används för att utforma VQ-kodböckerna. Kodvektorerna är utformade med hjälp av de suddiga bilderna. För varje sådan vektor finns också den högfrekvensinformation som erhålls från originalbilderna. Under restaureringen beräknas högfrekvensinformationen för en given skadad bild utifrån dess lågfrekvensinformation baserad på kodböckerna. För den blinda restaurering problemet, ett antal codebooks är utformade som motsvarar olika versioner av den suddiga funktionen. Med tanke på en bullrig och suddig bild väljs en av kodböckerna på grundval av en likhetsåtgärd, vilket ger en identifiering av suddigheten. För att restaureringsprocessens beräkningseffektivitet ska användas som huvudkomponentanalys (PCA) och VQ-Nearest Neighborhood-metoder. Simuleringsresultat presenteras för att visa de föreslagna algoritmernas effektivitet.
Detta tillvägagångssätt används i REF för problemet med restaurering av bilder.
A VQ-based blind image restoration algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}