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非凸混合总变分图像盲复原
被引量:
2
1
作者
刘巧红
李斌
林敏
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期120-125,共6页
为实现模糊噪声图像的盲复原,提出了一种混合非凸总变分和高阶总变分的多正则化约束的图像盲复原方法.首先,根据自然图像边缘的稀疏特性,运用了非凸总变分对复原图像进行正则化约束;然后,结合高阶总变分正则化克服阶梯效应的优势,建立...
为实现模糊噪声图像的盲复原,提出了一种混合非凸总变分和高阶总变分的多正则化约束的图像盲复原方法.首先,根据自然图像边缘的稀疏特性,运用了非凸总变分对复原图像进行正则化约束;然后,结合高阶总变分正则化克服阶梯效应的优势,建立了非凸混合总变分极小化模型;最后,利用增广拉格朗日方法和新的广义p收缩算子对提出的模型进行最优化求解.实验结果表明,提出的方法能够有效保护图像边缘细节,同时消除了图像平滑区域的阶梯效应,获得高质量的复原图像.
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关键词
图像复原
非凸
高阶
总变分
增广拉格朗日方法
p收缩算子
优化
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职称材料
题名
非凸混合总变分图像盲复原
被引量:
2
1
作者
刘巧红
李斌
林敏
机构
上海大学机电工程与自动化学院
上海医疗器械高等专科学校医学电子与信息工程系
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期120-125,共6页
基金
上海市教育委员会科研创新资金资助项目(14YZ169)
文摘
为实现模糊噪声图像的盲复原,提出了一种混合非凸总变分和高阶总变分的多正则化约束的图像盲复原方法.首先,根据自然图像边缘的稀疏特性,运用了非凸总变分对复原图像进行正则化约束;然后,结合高阶总变分正则化克服阶梯效应的优势,建立了非凸混合总变分极小化模型;最后,利用增广拉格朗日方法和新的广义p收缩算子对提出的模型进行最优化求解.实验结果表明,提出的方法能够有效保护图像边缘细节,同时消除了图像平滑区域的阶梯效应,获得高质量的复原图像.
关键词
图像复原
非凸
高阶
总变分
增广拉格朗日方法
p收缩算子
优化
Keywords
image restoration
non-convex
high-order
total variation
augmented Lagrangian method
p
shrinkage o
p
erator
o
p
timization
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非凸混合总变分图像盲复原
刘巧红
李斌
林敏
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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