【摘 要】
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在柯西噪声的变分模型中平衡参数入控制着正则项与保真项之间的权衡,起着非常重要的作用,一个全局的约束并不能产生理想的效果。如何根据噪声和图像的特性,提出局部约束下柯西噪声的变分模型,实现平衡参数的自动迭代是本文研究的问题。本文首先介绍柯西噪声的变分模型,然后提出局部约束下柯西噪声的变分模型,并证明解的存在性;最后提出空间自适应的全变分柯西噪声去噪算法 SA-TV-C(Spatially Adapti
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在柯西噪声的变分模型中平衡参数入控制着正则项与保真项之间的权衡,起着非常重要的作用,一个全局的约束并不能产生理想的效果。如何根据噪声和图像的特性,提出局部约束下柯西噪声的变分模型,实现平衡参数的自动迭代是本文研究的问题。本文首先介绍柯西噪声的变分模型,然后提出局部约束下柯西噪声的变分模型,并证明解的存在性;最后提出空间自适应的全变分柯西噪声去噪算法 SA-TV-C(Spatially Adaptive Total Variation for Cauchy noise)和改进的SA-TV-C算法。实验结果表明SA-TV-C算法比交替方向乘子法ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers)恢复的图像质量更好。相比 SA-TV-C算法,改进后的SA-TV-C算法恢复的图像质量得到进一步提升。
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