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熒光顯微圖像復(fù)原有著很多重要的應(yīng)用，例如，天文成像，電子顯微鏡成像，單光子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層成像術(shù)和正電子發(fā)射斷層成像技術(shù)等等。傳統(tǒng)基于全變差的分裂Bregman算法能夠很好地保護(hù)圖像邊緣和紋理信息，但在圖像的平滑區(qū)域會產(chǎn)生嚴(yán)重的階梯效應(yīng)，針對這一問題，本文提出了一種復(fù)原算法，主要考慮兩點(diǎn)，一是采用全變差（Total Variation，TV）正則化模型，可以很好地復(fù)原模糊圖像。二是引入權(quán)函數(shù)，對TV進(jìn)行加權(quán)抑制階梯效應(yīng)，同時(shí)保護(hù)了圖像的紋理信息。通過對參數(shù)的合理選擇，獲得最佳的復(fù)原效果，在模擬圖像和真實(shí)熒光顯微圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性和可行性。
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圖像復(fù)原
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