【摘 要】
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针对传统偏微分方程降噪模型存在的弱点,提出了一种改进的全范数正则化四阶偏微分方程图像降噪模型,证明了该模型的适定性.由于该模型的Euler-Lagrange方程是非线性偏微分方程,利用分裂Bregman迭代算法,将其分解为三个线性子问题,结合Gauss-Seidel迭代方法得到了数值解.从实验结果和客观评价上看,该模型和算法在对图像降噪的过程中,与ROF模型及其差分算法相比,峰值信噪比能够提高1d
【机 构】
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信息工程大学 理学院,郑州 450001;信息工程大学 指挥军官基础教育学院,郑州 451191
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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针对传统偏微分方程降噪模型存在的弱点,提出了一种改进的全范数正则化四阶偏微分方程图像降噪模型,证明了该模型的适定性.由于该模型的Euler-Lagrange方程是非线性偏微分方程,利用分裂Bregman迭代算法,将其分解为三个线性子问题,结合Gauss-Seidel迭代方法得到了数值解.从实验结果和客观评价上看,该模型和算法在对图像降噪的过程中,与ROF模型及其差分算法相比,峰值信噪比能够提高1dB左右,平均结构相似度能提高0.02-0.5左右,计算耗时大幅降低;与Y-K模型及其差分算法相比,各项指标均有大幅度提升.从主观评价上看,该模型在降噪的同时,能够很好地保持原始图像上的边缘和纹理特征.
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