A Novel SURE-Based Criterion for Parametric PSF Estimation
A Novel SURE-Based Criterion for Parametric PSF Estimation
复制标题
一种新颖的基于 SURE 的参数 PSF 估计标准
DOI：
10.1109/tip.2014.2380174
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发表时间：
2015-02
影响因子：
10.6
通讯作者：
Thierry Blu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Feng Xue;Thierry Blu
我们提出了一个无偏估计的过滤版本的均方误差-模糊SURE（斯坦的无偏风险估计）-作为一种新的标准，用于估计一个未知的点扩散函数（PSF）从退化的图像。PSF是通过最小化这个新的目标函数在一个家庭的维纳处理。基于这个估计的模糊内核，我们然后使用我们最近开发的算法进行非盲反卷积。基于SURE的框架以许多参数PSF为例，涉及控制模糊大小的缩放因子。这种参数化的典型示例是高斯核。实验结果表明，最大限度地减少模糊SURE产生非常准确的估计的PSF参数，这也导致恢复质量，这是非常相似的一个获得的确切的PSF，当插入到我们最近的多维纳SURE-LET反卷积算法。高度竞争的结果，得到概述了发展更强大的盲反卷积算法的基础上SURE样估计的巨大潜力。
We propose an unbiased estimate of a filtered version of the mean squared error - the blur-SURE (Stein's unbiased risk estimate)-as a novel criterion for estimating an unknown point spread function (PSF) from the degraded image only. The PSF is obtained by minimizing this new objective functional over a family of Wiener processings. Based on this estimated blur kernel, we then perform nonblind deconvolution using our recently developed algorithm. The SURE-based framework is exemplified with a number of parametric PSF, involving a scaling factor that controls the blur size. A typical example of such parametrization is the Gaussian kernel. The experimental results demonstrate that minimizing the blur-SURE yields highly accurate estimates of the PSF parameters, which also result in a restoration quality that is very similar to the one obtained with the exact PSF, when plugged into our recent multi-Wiener SURE-LET deconvolution algorithm. The highly competitive results obtained outline the great potential of developing more powerful blind deconvolution algorithms based on SURE-like estimates.
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影响因子：
10.6
作者：
S. D. Babacan;R. Molina;A. Katsaggelos
通讯作者：
S. D. Babacan;R. Molina;A. Katsaggelos
DOI：
10.1145/1661412.1618491
发表时间：
2009-12
期刊：
ACM SIGGRAPH Asia 2009 papers
影响因子：
--
作者：
Sunghyun Cho;Seungyong Lee
通讯作者：
Sunghyun Cho;Seungyong Lee
影响因子：
4.4
作者：
Luisier, Florian;Vonesch, Cedric;Unser, Michael
通讯作者：
Unser, Michael
DOI：
--
发表时间：
1969
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Moffat
通讯作者：
A. Moffat
DOI：
10.1201/9781420007299-5
发表时间：
2007
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Tom E. Bishop;S. D. Babacan;Bruno Amizic;A. Katsaggelos;Tony F. Chan;R. Molina
通讯作者：
Tom E. Bishop;S. D. Babacan;Bruno Amizic;A. Katsaggelos;Tony F. Chan;R. Molina