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自适应饱和度–明度全变差的彩色图像去噪算法
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作者 仇扬 《应用数学进展》 2023年第11期4601-4616,共16页
基于饱和度–明度全变差的图像去噪模型(SV-TV模型)能有效去除彩色图像中的高斯噪声,但去噪效果依赖于模型中正则化参数的选取。本文在SV-TV模型的基础上,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应饱和度–明度全变差的彩色图像去噪算法... 基于饱和度–明度全变差的图像去噪模型(SV-TV模型)能有效去除彩色图像中的高斯噪声,但去噪效果依赖于模型中正则化参数的选取。本文在SV-TV模型的基础上,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应饱和度–明度全变差的彩色图像去噪算法。该算法利用广义交叉验证技术,使得SV-TV模型中的正则化参数在算法迭代过程中可以自动更新。数值实验结果验证了所提自适应算法的有效性与可行性。 展开更多
关键词 图像去噪 sv-tv模型 自适应 广义交叉验证 交替极小化
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