Abstract
在本篇論文中，我們提出了一個二維混合型演算法則，來處理盲蔽反旋積﹝等化﹞(blind deconvolution)的問題，其結合了二維疊代式超指數演算法則(super-exponential algorithm, SEA)[6]之高運算效率，及二維反濾波器準則(inverse filter criteria, IFC)[7]之保證有收斂解的特性。 在二維統計訊號處理之應用裡，二維盲蔽式系統鑑別(BSI)是個基本且必要的問題。例如：二維頻譜估測(spectral estimation)，影像組織合成(texture image synthesis)，影像增強(image enhancement)和影像復原(image restoration)等應用。對於盲蔽式系統鑑別(BSI)的問題，我們只要知道一未知二維線性非移變(LSI)系統的輸出二維隨機場(random field)，便可將此未知二維線性非移變(LSI)系統給估測出來。祁和陳[6]提出一個有效運算於二維頻域的盲蔽式系統鑑別(blind system identification, BSI)演算法則，其使用了二維SEA設計所得到的等化器和二維線性預估誤差(linear prediction error, LPE)濾波器來估測一未知線性非移變(linear shift invariant, LSI)系統。此演算法則，除了可以估測出未知二維線性非移變(LSI)系統外，尚可估測出眾所皆知的非盲蔽式最小平均平方誤差(MMSE)等化器和最小平均平方誤差(MMSE)訊號增強濾波器。在此，我們使用二維混合型演算法則設計所得的二維等化器，和二維線性預估誤差LPE)濾波器一起來執行二維盲蔽式系統鑑別(BSI)演算法則，接著，執行影像組織合成方法(texture synthesis method, TSM)[6]。 而本篇論文之主要目的，即是以數位訊號處理器(DSP processor)來實現影像組織合成方法(TSM)，我們使用了Blue Wave公司所發展的PCI/C6200 EVM板，來驗證此方法在DSP環境中之可行性和必需注意的事項，此板子使用了一顆德州儀器公司所開發的TMS320C6201數位訊號處理器。