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稀疏先验

利用Sparse Prior复原图像的方法

图像复原稀疏先验频域处理空域处理去卷积

利用Sparse Prior复原图像的方法

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基于稀疏先验的图像复原及频空域对比研究方案

图像复原稀疏先验解卷积正则化频域分析

本项目基于经典学术论文 Deconvolution using natural image priors 的理论框架，实现了一种利用自然图像稀疏统计特性进行图像复原的高性能算法。该方法的核心在于通过构建非高斯的稀疏先验分布（如超拉普拉斯分布）来对原始清晰图像的梯度进行建模，从而在反卷积过程中有效抑制伪影，并能够在恢复边缘细节的同时避免过度平滑。

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