【摘 要】
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在本文,我们基于L_q(q=1/2,1,2)正则化提出了自适应算法求解图像恢复问题.对于广义的各向异性ROF模型问题,我们利用分裂Bregman迭代正则化方法的思想,将复杂的非凸的泛函极小
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在本文,我们基于L_q(q=1/2,1,2)正则化提出了自适应算法求解图像恢复问题.对于广义的各向异性ROF模型问题,我们利用分裂Bregman迭代正则化方法的思想,将复杂的非凸的泛函极小化问题转化为简单的两个子问题进行交替迭代求解.对其中一子问题,我们根据图像每一像素点的梯度信息自适应的选择q(q=1/2,1,2)的值,使得图像既能保留边缘和细节信息又能削弱阶梯现象,从而提高图像恢复质量和计算速度.数值实验结果也表明我们的自适应算法对图像去噪去模糊效果较好甚至对较大的噪声和模糊算子都是有效而又稳健的.
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