摘要:为了提高图像复原算法的性能 ,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型 出发 ,对图像进行逐层分块奇异值分解 ,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向 量平均能谱指数模型 ,估计点扩散函数奇异值向量的频谱 ,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明 ,该方法能 在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数 ,估计结果比原有估计方法有所提高 ,有望为图像复原算法的预处理提 供一种有效的手段。-Abstract : T

文中的方法是把图像分块，小波分解得到低频分量、高频分量，然后计算每一块的对比度，把图像块划分为清晰块、模糊块，把清晰块和模糊块相邻的区域定义为边界区域，融合时，直接选取清晰块作为融合后的相应块，对于边界区域，在小波分解的基础上采用基于对比度的像素选取的方法进行处理。-Paper, the method is to image segmentation, wavelet decomposition are low frequency, high frequency components, then

一篇英文文献，文中介绍的方法是先把图像分块，用熵值作为衡量每块图像的信息多少；计算每个图像块的熵值，熵值越大，信息含量就多。但是仅仅把熵值大的图像块拼在一起得到的融合图像有明显的不连续性，文中介绍了消除这种不连续性的方法-An English literature, the paper introduces the method is to first image block, using entropy as a measure of how much each piece of image

利用MATLAB 的图像处理和数值计算功能，对大气可吸入颗粒物的场发射电镜 (FESEM)图像进行处理，得到颗粒物边界的二值图像；编制MATLAB程序，统计一系列以不同 像素数量为边长的正方形块覆盖二值图像时的个数，根据像素数量和正方形块个数之间的关系， 确定图像的计盒维数。结果表明：MATLAB对分形图像的处理简单、方便，通过科赫曲线、谢宾 斯基填料等有规分形图形分形维数的计算表明该方法计算出的结果准确、可靠。对大气颗粒物的 分形维数的计算表明，不同不规则程度的颗粒物有不同