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重叠组稀疏广义全变分图像去模糊方法
1
作者
肖伟煌
陈颖频
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期86-94,共9页
传统的广义全变分去模糊模型利用L 1范数刻画图像高阶梯度,不能有效刻画图像梯度的局部组稀疏先验,导致传统广义全变分模型在阶梯效应抑制能力有一定局限性,针对这一问题,提出了基于重叠组稀疏收缩技术的改进广义全变分去模糊模型。该...
传统的广义全变分去模糊模型利用L 1范数刻画图像高阶梯度,不能有效刻画图像梯度的局部组稀疏先验,导致传统广义全变分模型在阶梯效应抑制能力有一定局限性,针对这一问题,提出了基于重叠组稀疏收缩技术的改进广义全变分去模糊模型。该模型能更好挖掘图像梯度之间的结构稀疏先验知识,并通过图像梯度结构特性进一步抑制传统广义全变分模型的阶梯效应,从而获得更好的去模糊效果。用带重启的加速交替方向乘子法对该模型进行了求解。实验结果表明,该方法能有效抑制阶梯效应,在去模糊效果上更具有优势。
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关键词
重
叠组稀疏
广义全变分
图像去模糊
带重启加速交替方向乘子法
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职称材料
题名
重叠组稀疏广义全变分图像去模糊方法
1
作者
肖伟煌
陈颖频
机构
闽南师范大学物理与信息工程学院
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2020年第6期86-94,共9页
基金
福建省自然基金项目资助(2020J05169)
福建省重大教学改革基金项目资助(FBJG20180015)。
文摘
传统的广义全变分去模糊模型利用L 1范数刻画图像高阶梯度,不能有效刻画图像梯度的局部组稀疏先验,导致传统广义全变分模型在阶梯效应抑制能力有一定局限性,针对这一问题,提出了基于重叠组稀疏收缩技术的改进广义全变分去模糊模型。该模型能更好挖掘图像梯度之间的结构稀疏先验知识,并通过图像梯度结构特性进一步抑制传统广义全变分模型的阶梯效应,从而获得更好的去模糊效果。用带重启的加速交替方向乘子法对该模型进行了求解。实验结果表明,该方法能有效抑制阶梯效应,在去模糊效果上更具有优势。
关键词
重
叠组稀疏
广义全变分
图像去模糊
带重启加速交替方向乘子法
Keywords
overlap group sparsity
total generalized variation
image deblurring
accelerate alternating direction method of multipliers with restart
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
重叠组稀疏广义全变分图像去模糊方法
肖伟煌
陈颖频
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2020
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