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题名基于交叠组合稀疏高阶全变分的图像复原
被引量：6
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作者
范梦佳
周先春
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机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第10期3159-3163,3174,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11202106,61302188)
江苏省“信息与通信工程”优势学科建设项目
江苏高校品牌专业建设工程资助项目。
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文摘
针对传统全变分进行扩展,提出了一种高阶全变分结合交叠组合稀疏的新算法,将像素级别梯度信息推广为高阶交叠组合稀疏梯度信息,更好地抑制了因全变分产生的阶梯效应并保存了图像边缘等细节信息。为了解决提出的图像复原新算法的优化问题,采用交替方向乘子算法(ADMM)来交替求解优化问题。将新算法与其他几种相关算法相比,并用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)两个评价指标来评价图像复原后的质量,从而论证了新算法的优越性。
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关键词
高阶导数
交叠组合稀疏
交替方向乘子法
全变分
图像复原
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Keywords
high-order derivative
overlapping group sparsity
alternating direction method of multipliers
total variation
image restoration
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于交叠组合稀疏全变分的图像去噪方法
被引量：8
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作者
林凡
程祝媛
陈颖频
陈育群
喻飞
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机构
闽南师范大学物理与信息工程学院
国网漳州供电公司
电子科技大学信息与通信工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第18期67-73,共7页
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基金
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT170352)
广东省数字信号与图像处理技术重点实验室开放课题(2017GDDSIPL-01)资助
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文摘
全变分作为一种常用的去噪模型,在图像去噪中较好地保持图像边缘信息,但是容易产生"阶梯效应"。为了克服这个缺点,提出一种基于快速傅里叶变换的交叠组合稀疏全变分去噪模型。首先,充分考虑图像梯度的邻域结构相识性,通过交叠组合计算像素点的梯度,以凸显平滑区域的高噪声污染点和边界区域像素点的差异。然后,基于快速傅里叶变换和交替方向乘子算法在频域中求解去噪模型。实验结果表明,新模型在保护图像边缘信息的同时,有效去除噪声,同时抑制"阶梯效应"。与几种较好的去噪算法相比,新模型的峰值信噪比、结构相识度、视觉效果、计算效率均有明显提高。
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关键词
全变分
交叠组合稀疏
图像去噪
交替方向乘子法
快速傅里叶变换
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Keywords
total variation
overlapping group sparsity
image denoising
alternating direction method of multipliers
fast Fourier transform
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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