【摘 要】
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光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪. 根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性，本文提出了一种能够同时利用上述三种先验的乘性噪声去
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院,广西师范学院计算机与信息工程学院,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271294;61472303;61362029;61379030);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NSIY21)
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光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪. 根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性，本文提出了一种能够同时利用上述三种先验的乘性噪声去除新方法. 新方法首先采用高阶奇异值分解方法对对数变换后图像中的相似块组进行去噪，利用了局部自适应性、稀疏性和自相似性；然后结合考虑光滑性先验的全变差约束对结果进行迭代优化. 实验结果表明，提出的方法在有效去除乘性噪声的同时，可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息.
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