检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安电子科技大学理学院,陕西西安710071 [2]宁夏大学数学计算机学院,宁夏银川750021
出 处:《西安电子科技大学学报》2011年第3期155-158,163,共5页Journal of Xidian University
基 金:国家自然科学基金资助项目(NSFC60872138)
摘 要:对基于Besov空间的图像去噪模型,利用Besov空间B12,2与Sobolev空间H1的等价关系,引入用Besov模刻画梯度变化的忠诚项,从而得到一类新的图像去噪变分模型.给出了相应的基于小波的数值算法,不需要处理非线性偏微分方程,是一种高效的快速算法.数值实验表明新模型能够获得很好的去噪效果,同时还能够保持图像的边缘和细节.An improved variational model based on Besov space for image denoising is proposed. The L2 fidelity term in the classical model is generalized to the Besov fidelity term. The new model can be quickly solved by using the wavelet thresholding algorithm. The proposed algorithm does not need to solve the nonlinear partial differential equation, so it is an efficient and fast algorithm. Numerical experiments show that this model can remove noise efficiently while preserving the texture and the details.
关 键 词:图像去噪 BESOV空间 小波 Besov忠诚项 梯度忠诚项
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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