【摘 要】
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针对总变分(TV)模型在去噪时会产生阶梯效应、纹理细节信息丢失的问题,提出一种新的乘性噪声去除模型。该模型采用分数阶变分(FV)和二阶总广义变分(TGV)的正则项。FV的正则项
【机 构】
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江门市勘测院,96736部队55分队,南方科技大学环境科学与工程学院
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针对总变分(TV)模型在去噪时会产生阶梯效应、纹理细节信息丢失的问题,提出一种新的乘性噪声去除模型。该模型采用分数阶变分(FV)和二阶总广义变分(TGV)的正则项。FV的正则项在去噪时可保留图像的纹理信息,TGV的正则项在去噪时可改善阶梯效应。为有效求解该模型,先采用分裂法和交替方向法将原问题转化为两个相关的子问题,再利用原始对偶和梯度下降算法分别对子问题进行求解。对仿真图像进行实验的结果表明,新模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像的边缘和纹理细节信息,改善阶梯效应。
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