基于加权总广义变差的Mumford-Shah模型

• 作 者: 张文娟 冯象初 王旭东
• 机 构: 西安电子科技大学理学院应用数学系,两安工业大学理学院
• 出 处: 自动化学报
• 发表日期: 2012年12期
• 关键词: Mumford—Shah模型 去噪 边缘检测 水平集方法 加权总广义变差 Mumford-Shah model denoising edge detecti
• 基金项目: 国家自然科学基金（60872138,61271294,61105011i11101292）资助

给出了加权总广义变差(Total generalized variation,TGV)的定义.利用图像的2阶加权TGV半范作为正则项,利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度,提出了基于加权TGV的Mumford-Shah模型.对未知函数分别利用交替Split-Bregman方法、Fenchel对偶方法及FISTA(Fas titerative shrinkage-thresholding algorithm)给出数值计算模型.仿真实验结果表明,利用图像的2阶加权TGV半范的去噪效果优于常用的