基于交替方向乘子的全变差图像复原

全变差(TV)图像复原正则化模型一般由正则项和保真项两部分构成。针对该模型容易形成使边缘平滑和产生阶梯效应的问题,在修改正则项后提出了一种新的图像复原模型。改模型利用交替方向乘子算法来优化其求解模型,即利用辅助变量把全变差复原问题转化为一个等价的无约束优化问题,基于交替方向乘子迭代将无约束优化问题分解为几个子问题,再根据子问题的特点,利用阈值法对问题进行优化求解。实验结果表明,所提出的新模型能有效保护图像边缘并抑制阶梯效应,明显地提高了图像的质量;与其他正则化图像复原模型相比,其具有较高的信噪比,较小的相对误差和较好的图像恢复效果。

荣昌区召开提升统计数据质量工作会

为全面提升统计数据质量，确保统计工作健康发展，6月23日下午，荣昌区召开提升统计数据质量工作会。此次会议由该区政府办副主任张凯主持，21个镇街分管领导、统计办主任和发展改革委等17个部门的分管领导及业务人员共80余人参加了会议。

基于原对偶算法的全变差图像复原

图像在采集、存储、处理和传输过程中,由于成像系统、存储设备、传输介质和处理方法的不完善,导致图像质量的下降,这种现象叫做图像退化.图像复原就是对退化的图像进行处理,尽可能恢复出原始图像的真实信息.由Rudin等提出的ROF模型能很好的保持图像的边缘,并广泛应用于图像复原问题中.本文正是在此模型的基础上修改其正则项,建立一新的模型,然后利用原对偶算法对新模型求解并证明了该算法的收敛性.实验结果表明,新模型在信噪比上有很大的改进,提高了图像的质量且抑制了阶梯效应.