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图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法  
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【英文篇名】 Gradient sparse based regularization model for image restoration
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【作者】 赵晨萍; 冯象初; 王卫卫; 贾西西;
【英文作者】 ZHAO Chenping; FENG Xiangchu; WANG Weiwei; JIA Xixi; School of Mathematics and Statistics; Xidian University; School of Mathematical Science; Henan Institute of Science and Technology;
【作者单位】 西安电子科技大学数学与统计学院; 河南科技学院数学科学学院;
【文献出处】 系统工程与电子技术 , Systems Engineering and Electronics, 编辑部邮箱 2017年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像恢复; 梯度直方图; 梯度稀疏化; 优化算法;
【英文关键词】 image restoration; gradient histogram; gradient sparse; optimization algorithm;
【摘要】 针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡。设计了一种新的优化算法对模型进行求解。实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好,新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息。
【英文摘要】 In order to alleviate the defects in image restoration,e.g.,the damage of the edges and the loss of the details,a new gradient sparsity regularization model is derived based on the analysis of the gradient histogram and the best penalty in sparse representation.The proposed model can not only highlight the image detail effectively but also achieve a good balance between blur and noise removal and edge preservation.A new optimization algorithm is designed to solve the new model.Simulation experiments on imag...
【基金】 国家自然科学基金(61362129,61379030,61472303); 中央高校基本科研业务费专项资金(NSIY21)资助课题
【更新日期】 2017-10-30
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言图像恢复问题是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一[1-3]。众所周知,在图像的形成、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善导致图像质量下降,主要体现在图像存在模糊和噪声等。所谓图像恢复是指由观测图像f还原干净图像u,这显然?

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