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博弈方法下的图像去噪与边界提取
被引量:
3
1
作者
乔鱼
冯象初
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期128-135,共8页
由于半二次正则化模型得到的边界过于模糊,去噪效果也不够理想,因此使用博弈的方法对半二次正则化模型加以改进,对图像同时进行去噪和边界提取。定义了两个参与者,采用经典的半二次正则化方法作为去噪的目标函数,选取比较新颖的全局稀...
由于半二次正则化模型得到的边界过于模糊,去噪效果也不够理想,因此使用博弈的方法对半二次正则化模型加以改进,对图像同时进行去噪和边界提取。定义了两个参与者,采用经典的半二次正则化方法作为去噪的目标函数,选取比较新颖的全局稀疏梯度模型作为边界提取的目标函数。图像去噪与边界提取这两个参与者在一个博弈过程中交替迭代,将其收敛点作为纳什均衡点。实验结果说明,所提算法能够有效地改进半二次正则化模型,从而得到更好的去噪与边界提取效果。将提出的模型用于各种类别的图像,无论从数值结果还是视觉效果上,所提算法都得到了较好的结果。
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关键词
图像去噪
边界提取
半二次正则化
全局稀疏梯度
纳什均衡点
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职称材料
题名
博弈方法下的图像去噪与边界提取
被引量:
3
1
作者
乔鱼
冯象初
机构
西安电子科技大学数学与统计学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期128-135,共8页
基金
国家自然科学基金(61772389,61472303)。
文摘
由于半二次正则化模型得到的边界过于模糊,去噪效果也不够理想,因此使用博弈的方法对半二次正则化模型加以改进,对图像同时进行去噪和边界提取。定义了两个参与者,采用经典的半二次正则化方法作为去噪的目标函数,选取比较新颖的全局稀疏梯度模型作为边界提取的目标函数。图像去噪与边界提取这两个参与者在一个博弈过程中交替迭代,将其收敛点作为纳什均衡点。实验结果说明,所提算法能够有效地改进半二次正则化模型,从而得到更好的去噪与边界提取效果。将提出的模型用于各种类别的图像,无论从数值结果还是视觉效果上,所提算法都得到了较好的结果。
关键词
图像去噪
边界提取
半二次正则化
全局稀疏梯度
纳什均衡点
Keywords
image denoising
boundary extraction
half-quadratic regularization
global sparse gradient
nash equilibrium point
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
博弈方法下的图像去噪与边界提取
乔鱼
冯象初
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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