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05.07.2015 | Ausgabe 1/2016

Journal of Scientific Computing 1/2016

Image Deblurring Via Total Variation Based Structured Sparse Model Selection

Zeitschrift:
Journal of Scientific Computing > Ausgabe 1/2016
Autoren:
Liyan Ma, Tieyong Zeng
Wichtige Hinweise
The research is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 11271049, 61402462), RGC 211911, 12302714 and RFGs of HKBU.

Abstract

In this paper, we study the image deblurring problem based on sparse representation over learned dictionary which leads to promising performance in image restoration in recent years. However, the commonly used overcomplete dictionary is not well structured. This shortcoming makes the approximation be unstable and demand much computational time. To overcome this, the structured sparse model selection (SSMS) over a family of learned orthogonal bases was proposed recently. In this paper, We further analyze the properties of SSMS and propose a model for deblurring under Gaussian noise. Numerical experimental results show that the proposed algorithm achieves competitive performance. As a generalization, we give a modified model for deblurring under salt-and-pepper noise. The resulting algorithm also has a good performance.

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