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奇异值分解在储粮害虫图像复原中的应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
周龙;牟怿;方明
通讯作者:
Zhou, L.(profzh@126.com)
作者机构:
[方明; 牟怿; 周龙] Department of Electrical and Information Engineering, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China
通讯机构:
Department of Electrical and Information Engineering, Wuhan Polytechnic University, China
语种:
中文
关键词:
图像复原;储粮害虫;奇异值分解;矩阵广义逆;运动模糊图像
关键词(英文):
General matrix inverse;Image restoration;Motion blurring image;Singular value decomposition (SVD);Storedgrain pests
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2010
卷:
38
期:
1
页码:
85-87
基金类别:
(2003ABA053):湖北省自然科学基金 (20035002016_09):湖北省武汉市青年科技晨光计划 (Q200618002):湖北省教育厅青年项目
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
电气与电子工程学院
摘要:
针对储粮害虫图像复原中点扩展函数矩阵的逆矩阵不存在的情况,提出了一种用奇异值分解和Moor-Penrose广义逆来实现图像复原的方法,通过将矩阵作奇异值分解再求其Moor-Penrose广义逆.计算结果表明,与传统方法相比,该方法在复原由运动造成的图像模糊方面能取得较好的效果,复原的图像比较清晰.
摘要(英文):
There is no general inverse of the point spread function matrix when restoring the images from pests in stored grain. Thus, a method was proposed to implement image restoration of pests in stored grain by using singular value decomposition (SVD) and Moor-Penrose general inverse. Comparison with singular value decomposition and normal image compression, the image restoration were calculated. The results show that t...

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