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摘要:
为了克服传统全变分正则化方法容易造成复原图像中出现阶梯状伪边缘、纹理细节丢失的不足,本文提出了一种紧框架小波和总广义全变分联合约束的图像复原算法.首先,结合紧框架小波能够捕获含噪声或退化图像中的奇异点的优势,同时采用能够逼近任意阶多项式函数进而可以保留图像尖锐边缘的总广义全变分,构造出一种由紧框架小波的L1范数和二阶总广义全变分的L2范数组成的联合正则项约束的图像复原模型;其次,采用交替方向迭代方法将所提模型的最小化问题分解为两个子问题,并分别采用均值增广拉格朗日算法和Chambolle-Pock一阶原始—对偶迭代方法获得最优解.实验结果表明,所提算法在抑制噪声的同时能够有效复原图像的边缘、细节信息,两种量化指标峰值信噪比和结构相似度的值也能直观体现复原图像质量的提高水平.
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文献信息
篇名 紧框架小波和总广义全变分联合约束的医学图像复原算法
来源期刊 中北大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 紧框架小波 总广义全变分 增广拉格朗日法 一阶原始—对偶迭代方法 医学图像复原算法
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 电子与电子信息
研究方向 页码范围 666-673
页数 8页 分类号 TP391
字数 4367字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-3193.2017.06.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 桂志国 中北大学信息与通讯工程学院 108 491 11.0 16.0
2 张权 中北大学信息与通讯工程学院 48 259 9.0 13.0
3 杨婕 山西中医药大学医药管理学院 19 47 4.0 6.0
5 张晶 山西财贸职业技术学院信息工程系 12 4 1.0 1.0
6 马瑾 山西财贸职业技术学院信息工程系 8 7 2.0 2.0
7 邵晨 山西中医药大学医药管理学院 6 25 1.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
紧框架小波
总广义全变分
增广拉格朗日法
一阶原始—对偶迭代方法
医学图像复原算法
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中北大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-3193
14-1332/TH
大16开
太原13号信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
2903
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7
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15437
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