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]西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710071 [2]广西科技大学理学院,广西柳州545006 [3]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》2014年第2期130-136,共7页Journal of Xidian University
基 金:国家自然科学基金资助项目(61271294;60872138;61105011;11101292;61001156;61362029)
摘 要:为了去除图像中乘性噪声的影响,在乘性噪声服从伽玛(Gamma)分布的假设下,提出了迭代重加权二阶导数(Hessian矩阵F范数)正则模型,从而推广了迭代重加权全变差正则模型.然后对迭代重加权Hessian矩阵F范数正则模型建立了原始-对偶算法.数值实验表明,文中模型和算法能够在有效去除噪声的同时,较好地保留图像的细节,抑制阶梯效应并避免边缘模糊.In order to remove the muhiplicative noise in an image, an iteratively reweighted second order derivatives(Frobenius norm of Hessian matrix) regularization model is proposed under the assumption that the muhiplicative noise follows a Gamma distribution, which is an extension of the iteratively reweighted total variation model. A primal-dual algorithm for iteratively reweighted Frobenius norm of the Hessian matrix regularization model is designed. Numerical experiments show that the proposed model and algorithm can remove noise effectively while preserving details, restraining the staircase effect and avoiding edge blurring.
关 键 词:图像去噪 乘性噪声 扩散 HESSIAN矩阵 原始-对偶算法
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统] O175.2[电子电信—信息与通信工程]
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