Cauchy噪声下基于全变分的两阶段模糊图像分割算法

• 作者: 李雷 杨真真 杨震 金正猛
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 Cauchy噪声 原始-对偶算法 全变分
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.02.002

摘要

基于Cauchy分布和全变分(Total Variation,TV)的统计特性,提出了一种新的两阶段全变分模型来分割Cauchy噪声环境下的模糊图像.第一阶段,通过求解提出的新的凸Mumford-Shah模型得到一个光滑解.首先,为了保证模型解的唯一性,对提出的全变分模型添加了一个二次惩罚项,得到一个严格凸的全变分模型,然后,使用原始-对偶算法对提出的全变分模型进行求解,并证明了该算法的收敛性.第二阶段,使用K-means聚类算法产生阈值把图像进行分割.最后,进行了仿真实验,并对实验结果进行了分析,实验结果验证了提出模型的可行性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨震	南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室	199	2651	30.0	44.0
2	李雷	南京邮电大学视觉认知计算与应用研究中心	82	539	12.0	18.0
3	杨真真	南京邮电大学视觉认知计算与应用研究中心	21	101	5.0	10.0
7	金正猛	南京邮电大学视觉认知计算与应用研究中心	12	26	3.0	5.0