非局域自相似约束的Shearlet稀疏正则化图像恢复

• 作者: 张运生 许志良 邓承志
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 增广拉格朗日 图像恢复 非局部自相似 Shearlet变换
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 43-47,101
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.006

摘要

提出一种结合非局部自相似和Shearlet稀疏性正则化的图像恢复变分模型。模型采用观测图像与待恢复图像的能量误差为保真项，联合Shearlet稀疏性和非局域自相似性为混合正则化项。正则化项同时兼顾图像的变换特性和自身结构全局特性。基于变量分裂增广拉格朗日法提出了求解该变分模型的数值算法。以图像去模糊和图像修复为例，对算法性能进行了测试。实验结果表明，该模型和所提算法能够较好地恢复图像，与其他算法相比，可获得更高的峰值信噪比(PSNR)和结构自相似指标(SSIM)，具有更好的视觉效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓承志	南昌工程学院信息工程学院	38	330	12.0	17.0
2	许志良	深圳信息职业技术学院深圳市可视媒体处理与传输重点实验室	19	64	4.0	7.0
6	张运生	深圳信息职业技术学院深圳市可视媒体处理与传输重点实验室	8	16	3.0	3.0