稀疏性正则化的图像泊松去噪算法

• 作者: 吴敏 孙玉宝 肖亮 费选 韦志辉
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 稀疏表示 泊松噪声 分裂Bregman算法 邻近算子
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 285-290
• 分类号: TP391
• 字数: 7256字
• 语种: 中文

摘要

去除医学、天文图像中的泊松噪声是一个重要问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示,在BayesianMAP框架下建立了稀疏性正则化的图像泊松去噪凸变分模型,采用负log的泊松似然函数作为模型的数据保真项,模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性,并附加非负件约束,保证去噪图像的非负性.基于分裂Bregman方法,提出了数值求解该模型的多步迭代快速算法,通过引入辅助变量与Bregman距离可将原问题转化为两个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂性.实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖亮	南京理工大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统实验室	132	1593	20.0	33.0
2	韦志辉	南京理工大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统实验室	124	1896	20.0	36.0
3	孙玉宝	南京理工大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统实验室	21	489	11.0	21.0
7	吴敏	南京理工大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统实验室	20	130	7.0	11.0