《表5 对于运动模糊 (T=0, L=20) 图像在不同ITC下所获得的平均误差比较Tab.5 Average errors with different ITC under motion blur

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于残差图像的迭代终止条件及其在NCSR算法中的应用》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文提出的ITC中有两个重要的参数，即连续检测度量α步数和度量α变化绝对值的阈值e。为了确定在NCSR算法中最佳的ITC参数设置值，在大量图像上完成了实验。如图3所示，选取文献[27]中的10幅图像，分别在角度为0、距离为20的运动模糊、H=[15 15]、S=3的高斯模糊以及R=15的失焦模糊情况下，测试步数参数为5、10、15、20和25以及阈值e参数为0.1、0.05和0.01作为ITC的实际效果。不同参数条件下的迭代终止步数对应的图像质量值与第720步质量值的平均误差值列在表5-7中（指标值若为正值，迭代终止时优于720步所对应的图像质量值；反之，则劣于720步所对应的图像质量值）。从表5-7中的数据可以看出，阈值e越小、步数参数值越大所获得的误差越小。步数参数其实与去模糊化算法每一步迭代过程中，图像质量改进的速度有关。例如，在720步的NCSR算法中，步数参数值可以设置大一些。在文献[1]中，总共只有100步迭代步数（每一次迭代图像质量提升比较多），则步数参数值应该适当调小；阈值e主要是用于判定去模糊效果改善的程度，一般阈值e越小，所需完成的迭代步数越长，所获得的图像质量越好。考虑到NCSR算法具体情况（限于篇幅，表5-7中只给出部分实验数据），以连续20个度量值的差值小于0.01为标准得到的ITC，第4节实验部分所完成的数据都是在这个参数下获得的。