CuTVdG:一种基于Curvelet阈值收缩的TV图像复原算法

邵俊; 肖亮

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CuTVdG:一种基于Curvelet阈值收缩的TV图像复原算法

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变分正则化方法基本思想是分析和把握图像的先验知识,将图像的正则化复原问题转变成极小化能量泛函问题。根据图像的有界变差和稀疏性先验知识,提出一个基于全变差（TV）正则化和稀疏性约束的耦合图像复原模型。模型通过全变差图像模型、图像Curvelet变换下稀疏性和数据保真模型的联合优化,达到图像边缘结构和纹理特征的保持。并且给出基于算子分裂法的求解算法,实验证明该算法复原图像的视觉质量优于快速TV复原算法（FTVdG）的复原结果。

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来源
《电脑知识与技术》 |2011年第22期|5415-5417+5429|共3页
作者
邵俊; 肖亮;
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作者单位

1. 中国人民银行六安市中心支行 2. 南京理工大学计算机科学技术学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
全变差; 稀疏性; Curvelet变换; 阈值收缩; 复原;

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