【摘 要】
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图像是人类视觉的基础,是自然景物的客观反映,是人类认识世界和人类本身最直观的载体.然而在数字化快速发展的时代,图像在交流和转换过程中经常受到设备或外部环境干扰,导致人们无法准确获取图片信息,所以去噪是图像处理领域中一个非常基础而重要的环节.为了克服全变差(TV)模型容易引起图像信息缺失的缺陷,以及为了更迅速地从众多方法中筛选出快速算法,本文针对自适应全变分(ATV)去噪模型,分别给出了用不动点-雅可比法(F-J)、不动点-预优共轭梯度法(F-P)及松弛函数下的增广拉格朗日乘子法(R-A)求解的具体过程,进
【机 构】
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郑州财税金融职业学院,河南 郑州 450048
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图像是人类视觉的基础,是自然景物的客观反映,是人类认识世界和人类本身最直观的载体.然而在数字化快速发展的时代,图像在交流和转换过程中经常受到设备或外部环境干扰,导致人们无法准确获取图片信息,所以去噪是图像处理领域中一个非常基础而重要的环节.为了克服全变差(TV)模型容易引起图像信息缺失的缺陷,以及为了更迅速地从众多方法中筛选出快速算法,本文针对自适应全变分(ATV)去噪模型,分别给出了用不动点-雅可比法(F-J)、不动点-预优共轭梯度法(F-P)及松弛函数下的增广拉格朗日乘子法(R-A)求解的具体过程,进一步结合MATLAB软件给出数值实验结果,通过对比分析得出:三种算法都能有效剔除噪音;R-A算法运行速度最快,F-P算法次之,F-J算法最慢.
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