二阶TGV结合小波变换模的图像去噪算法

• 作者: 刘欣 吴传生 张文静
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 数学
• 关键词: 全变分 图像去噪 TGV正则化 小波变换模
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: O29
• 字数: 2882字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3852.2015.01.006

摘要

研究了总变分（ total variation，TV）模型在图像去噪中的应用，针对TV正则化模型在图像去噪过程中容易导致阶梯效应的缺陷，提出利用二阶总广义变分（ total generalized variation ，TGV）正则项代替TV正则项的图像去噪模型，并利用小波变换模极大值在检测图像边缘应用中的优点，在TGV正则化模型中引入以小波变换模为参数值的边缘检测函数，利用边缘检测函数引导扩散。该模型具备良好去噪和保持图像边缘的优点，还能缓解阶梯效应的产生。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴传生	武汉理工大学理学院	51	310	10.0	15.0
2	刘欣	武汉理工大学理学院	3	5	1.0	2.0
3	张文静	武汉理工大学理学院	5	50	3.0	5.0