去除乘性噪声的分数阶变分模型及算法

目的针对变分方法在去除图像乘性噪声时易产生"阶梯效应"的问题,分析研究了几种经典乘性去噪变分模型的特性和相关性,在此基础上考虑到分数阶微分的频率特性,提出一种用于去除乘性Gamma噪声的分数阶凸变分模型。方法提出的分数阶凸变分模型是经典I-divergence变分模型的分数阶扩展。基于对偶理论,提出一种用于求解该模型的分数阶原始对偶算法。并且基于鞍点理论,分析了确保算法收敛的参数取值范围。结果实验中从频域角度分析并验证了提出的分数阶变分模型较经典的一阶变分模型能够有效缓解"阶梯效应"现象,更好地保持图像的中频纹理和高频边缘信息。同时提出的分数阶原始对偶数值算法能有效收敛,且收敛速度较快。结论本文提出了一种去除图像乘性噪声的分数阶变分模型,该模型可采用一种基于预解式的原始对偶算法求解。实验结果表明,提出的模型能有效改善图像的视觉效果,采用的数值算法能有效快速收敛。

近垒及垒下能区^(28)Si+^(174)Yb体系的裂变碎片质量分布

使用两块大面积平行板雪崩计数器,测量了近垒及垒下^(28)Si+^(174)Yb熔合裂变碎片质量-角度关联分布及质量分布。质量-角度二维图显示在该反应能量区间内并没有发现明显的准裂变成分。运用单高斯曲线拟合了裂变碎片的质量分布并抽取了质量宽度。结果表明:在库仑势垒以上,质量宽度随着反应能量的升高而增大;在库仑势垒以下能区,发现质量宽度随着反应能量的降低而呈现轻微增大的趋势。运用鞍点统计模型对本次实验数据拟合发现,需用比文献给出的更大的刚度系数才能重现实验结果,其物理原因还需要进一步研究。