基于Shearlet变换的泊松噪声图像复原问题研究

• 作者: 李厚彪 李红 王俊艳
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 交替方向乘子法 泊松噪声 Shearlet变换 阶梯效应 总广义变差
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 511-515
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.006

摘要

为了解决泊松噪声图像的复原问题,几种正则化方法已被提出,其中最著名的是全变差(TV)模型,但TV模型会引起阶梯效应.总广义变差(TGV)是全变差的推广,用TGV作为正则项来恢复泊松图像,可以消除阶梯效应,但图像的边缘细节信息不能很好地保持.为了克服这个缺点,基于TGV和Shearlet变换,该文提出了一种新的正则化模型,并用交替方向乘子法(ADMM)求解.数值结果有效地展示了该模型在保持图像边缘细节上的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李厚彪	电子科技大学数学科学学院	34	30	3.0	4.0
2	李红	电子科技大学数学科学学院	11	11	2.0	3.0
3	王俊艳	电子科技大学数学科学学院	1	2	1.0	1.0