分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示

• 作者: 卢成武 宋国乡 宋宜美
• 来源期刊: 工程数学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 分级多尺度分解 有界变差 Soblev空间 下半连续
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 601-608
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3085.2009.04.005

摘要

在经典变分图像分解模型中,平衡参数通常依据图像振荡分量的先验信息进行选取.本文针对这一局限性,以更为一般的一类Meyer分解模型为出发点,首先讨论了该模型解的存在性和唯一性,然后给出一种能依据图像自身信息,自适应地确定平衡参数的分级分解框架,进而得到一种分级多尺度图像表示方法,最后,对其收敛性进行了理论分析.并利用Chambolle的投影方法给出具体算法.数值实验结果表明,该方法能较好地弥补单尺度分解模型在图像应用中存在的一些不足.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋国乡	西安电子科技大学理学院	160	2031	21.0	40.0
2	卢成武	重庆文理学院数学与统计学院	5	19	2.0	4.0
6	宋宜美	西安电子科技大学理学院	11	49	5.0	7.0