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奇异值分解(SingularValueDecomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。[1]

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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...

📅 👤 litianchu

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