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基于e^p的DTV图像去噪模型
被引量:
11
1
作者
庞志峰
张慧丽
史宝丽
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期464-471,共8页
针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分(TV)去噪模型与方向全变分(DTV)去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于e^p的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在(0,2)中自适应地选取。由...
针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分(TV)去噪模型与方向全变分(DTV)去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于e^p的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在(0,2)中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法(ADMM)求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。
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关键词
交替方向乘子法(ADMM)
方向全变分(DTV)模型
图像去噪
e^p(
拟
)
范数
图像去噪
ROF模型
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职称材料
基于稀疏优化l_p正则化的光滑化拟牛顿算法
被引量:
2
2
作者
杨赵琪璘
彭定涛
+1 位作者
唐琦
罗孝敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第22期163-171,共9页
压缩感知被广泛应用于信号恢复和图像重构与去噪,重构算法是压缩感知的关键部分之一。当采样率很低时,重建原始信号是个困难的问题。对此,现有算法普遍表现不佳。采用p(0<p≤1)范数正则极小化模型恢复原始稀疏信号,并利用光滑化拟牛...
压缩感知被广泛应用于信号恢复和图像重构与去噪,重构算法是压缩感知的关键部分之一。当采样率很低时,重建原始信号是个困难的问题。对此,现有算法普遍表现不佳。采用p(0<p≤1)范数正则极小化模型恢复原始稀疏信号,并利用光滑化拟牛顿算法求解该模型。通过同步更新光滑化参数和正则化参数,该算法实现了光滑化参数和正则化参数的自适应调整,避免求解不同问题时参数的选取问题,使得该算法具有广泛的适应性和鲁棒性。通过大量仿真和真实图像重构与去噪数值实验验证该算法的有效性,实验表明,该算法对于图像去噪、高稀疏度和低采样率信号的处理能力优于当前流行的优秀算法.
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关键词
压缩感知
p
范数
正则
光滑化方法
拟
牛顿算法
信号恢复
图像
重构
图像去噪
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职称材料
题名
基于e^p的DTV图像去噪模型
被引量:
11
1
作者
庞志峰
张慧丽
史宝丽
机构
河南大学数学与统计学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期464-471,共8页
基金
国家"973"计划(2015CB856003)
国家自然科学基金(11401170
+2 种基金
U1304610)
工程数学建模与分析湖南省重点实验室开放基金(长沙理工大学)
河南大学优青培育项目(yqpy20170062)~~
文摘
针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分(TV)去噪模型与方向全变分(DTV)去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于e^p的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在(0,2)中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法(ADMM)求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。
关键词
交替方向乘子法(ADMM)
方向全变分(DTV)模型
图像去噪
e^p(
拟
)
范数
图像去噪
ROF模型
Keywords
alternating direction method of multipliers(ADMM)
direction total variation(DTV)model
image denoising
e^p-(quasi)norm image denoising
ROF model
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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职称材料
题名
基于稀疏优化l_p正则化的光滑化拟牛顿算法
被引量:
2
2
作者
杨赵琪璘
彭定涛
唐琦
罗孝敏
机构
贵州大学数学与统计学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第22期163-171,共9页
基金
国家自然科学基金(No.11861020)
贵州省教育厅青年科技人才成长项目(No.2018121)
贵州大学引进人才科研项目(No.201343)
文摘
压缩感知被广泛应用于信号恢复和图像重构与去噪,重构算法是压缩感知的关键部分之一。当采样率很低时,重建原始信号是个困难的问题。对此,现有算法普遍表现不佳。采用p(0<p≤1)范数正则极小化模型恢复原始稀疏信号,并利用光滑化拟牛顿算法求解该模型。通过同步更新光滑化参数和正则化参数,该算法实现了光滑化参数和正则化参数的自适应调整,避免求解不同问题时参数的选取问题,使得该算法具有广泛的适应性和鲁棒性。通过大量仿真和真实图像重构与去噪数值实验验证该算法的有效性,实验表明,该算法对于图像去噪、高稀疏度和低采样率信号的处理能力优于当前流行的优秀算法.
关键词
压缩感知
p
范数
正则
光滑化方法
拟
牛顿算法
信号恢复
图像
重构
图像去噪
Keywords
compressed sensing
p norm regularization
smoothing method
quasi-Newton algorithm
signal recovery
image reconstruction
image denoising
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于e^p的DTV图像去噪模型
庞志峰
张慧丽
史宝丽
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于稀疏优化l_p正则化的光滑化拟牛顿算法
杨赵琪璘
彭定涛
唐琦
罗孝敏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
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