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摘要:
图像去噪是图像复原问题中的重要研究内容之一,在此过程中图像的高频部分易受到破坏.针对这一情况,通过引入不同的权重参数惩罚x与y方向上的梯度算子,提出修正的各向异性全变分去噪模型.引入的权重参数具有局部自适应性,可以使模型对应欧拉方程在图像切线与法向方向的扩散具有更鲁棒的各向异性扩散能力,可以达到保护图像细节的目的.另外,提出的模型是具有可分裂结构的非光滑凸优化问题,采用算子分裂技术将其转化为多个易求解的子问题,并在交替方向乘子法的框架下求解,从而保证了算法在理论上的收敛性.与现阶段其他变分型的复原模型相比,所提出的模型在有效抑制噪声的同时能有效地保持图像的局部结构特征.对于分块效果明显,噪声水平较低的图像去噪结果十分显著;对于分块效果不明显,图像细节较多的图像,该模型依然有效.
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文献信息
篇名 各向异性全变分图像去噪算法
来源期刊 南通大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像去噪 权重参数 总变分模型 交替方向乘子算法 结构相似度
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 智能科学与技术
研究方向 页码范围 24-33
页数 10页 分类号 TP391.41
字数 5131字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2340.2019.04.004
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 史宝丽 河南大学数学与统计学院 4 12 2.0 3.0
2 庞志峰 河南大学数学与统计学院 6 15 3.0 3.0
3 周亚美 哈尔滨工业大学数学学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像去噪
权重参数
总变分模型
交替方向乘子算法
结构相似度
研究起点
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相关学者/机构
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