【摘 要】
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在实际的生产和生活中,人们所得到的图像通常会受到污染,需要图像恢复来处理.在图像恢复过程中,需建立造成图像质量下降的退化模型,然后运用相反过程来恢复图像,并运用一定准则来判定是否得到图像的最佳恢复.如今,欧拉弹性模型己经广泛地应用到图像恢复领域,并取得了良好的效果.本文基于欧拉弹性模型提出了可以去除椒盐-高斯混合噪声的融合L1和L2保真项的欧拉弹性模型,对基于欧拉弹性模型的图像恢复模型中的参数应用
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在实际的生产和生活中,人们所得到的图像通常会受到污染,需要图像恢复来处理.在图像恢复过程中,需建立造成图像质量下降的退化模型,然后运用相反过程来恢复图像,并运用一定准则来判定是否得到图像的最佳恢复.如今,欧拉弹性模型己经广泛地应用到图像恢复领域,并取得了良好的效果.本文基于欧拉弹性模型提出了可以去除椒盐-高斯混合噪声的融合L1和L2保真项的欧拉弹性模型,对基于欧拉弹性模型的图像恢复模型中的参数应用遗传算法进行参数选取.数值实验验证了新模型的优越性.通过对比ROF模型、调和模型和欧拉弹性模型的优点与不足,以及全面深入地分析L1和L2保真项的特点,针对图像常见的椒盐噪声和高斯噪声,建立了融合L1和L2保真项的欧拉弹性模型,并利用增广拉格朗日算法对新模型进行求解.新模型在有效去除高斯噪声的同时,也可以去除椒盐噪声,并且在一定程度上避免了阶梯效应,保持了边缘细节信息,展现出了极大的优越性.对所提出的融合L1和L2保真项的欧拉弹性模型,应用增广拉格朗日方法进行求解的过程中,需要确定许多人为参数.针对此类问题,本文提出一个基于遗传算法的参数选择算法,选择出了对应的参数,与传统的根据经验的参数选取方法对比,有效地提升了模型的图像恢复效果,并且明显提升了选取参数的可靠性和选择效率.
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