Image restoration and decomposition using nonconvex non-smooth regularisation and negative Hilbert-Sobolev norm

Lu C.-W.

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Image restoration and decomposition using nonconvex non-smooth regularisation and negative Hilbert-Sobolev norm

机译：使用非凸非平滑正则化和负Hilbert-Sobolev范数进行图像恢复和分解

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A new model for image restoration and decomposition has been presented here. The proposed model applies the non-convex non-smooth regularisation and the Hilbert??Sobolev spaces of negative degree of differentiability to capture oscillatory patterns. The existence of a pseudosolution to the proposed model is proved. Moreover, two numerical algorithms for solving the minimisation problem are provided by applying the variable splitting and the penalty techniques. Finally, extended experiments on denoising, deblurring and decompositions of both real and synthetic images demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed numerical schemes.

机译：这里提出了一种用于图像恢复和分解的新模型。所提出的模型应用了非凸非光滑正则化和负微分度的希尔伯特·索伯列夫空间来捕获振荡模式。证明了所提出模型的伪解的存在。此外，通过应用变量分割和惩罚技术，提供了两种用于解决最小化问题的数值算法。最后，对真实图像和合成图像进行去噪，去模糊和分解的扩展实验证明了所提出数值方案的有效性和效率。

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来源
《Image Processing, IET》 |2012年第6期|p.706-716|共11页
作者
Lu C.-W.;
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