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A New Method for Choosing the Regularization Parameter of ROF Total Variation Image Denoising

机译:ROF总变化图像去噪的正则化参数选择新方法

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摘要

The total variation regularization denoising is a widely used denoising method. But the denoising effect of this method depends on the choice of the regularization parameter. In this paper, estimate parameter of ROF total variation denoising based on quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is proposed. At per iteration step, we also fit a model about the optimal parameter and standard deviation of Gaussian noise. The experimental results show that the proposed method can obtain favourable denoising result and has a good performance in PSNR.
机译:总变化正则化去噪是一种广泛使用的去噪方法。但是这种方法的去噪效果取决于正则化参数的选择。提出了一种基于量子粒子群优化算法的ROF总变异去噪估计参数。在每个迭代步骤中,我们还拟合了有关最佳参数和高斯噪声标准偏差的模型。实验结果表明,该方法能获得良好的去噪效果,并具有良好的PSNR性能。

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