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Speckle Noise Reduction via Nonconvex High Total Variation Approach

机译：通过非凸高总变化方法减少斑点噪声

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摘要

We address the problem of speckle noise removal. The classical total variation is extensively used in this field to solve such problem, but thismethod suffers fromthe staircase-like artifacts and the loss of image details. In order to resolve these problems, a nonconvex total generalized variation (TGV) regularization is used to preserve both edges and details of the images. The TGV regularization which is able to remove the staircase effect has strong theoretical guarantee by means of its high order smooth feature. Our method combines the merits of both the TGV method and the nonconvex variational method and avoids their main drawbacks. Furthermore, we develop an efficient algorithm for solving the nonconvex TGV-based optimization problem. We experimentally demonstrate the excellent performance of the technique, both visually and quantitatively.
机译：我们解决了去除斑点噪声的问题。在该领域中广泛使用经典的总变化来解决该问题，但是该方法遭受阶梯状伪像和图像细节的损失。为了解决这些问题，非凸的总广义变化量（TGV）正则化用于保留图像的边缘和细节。能够消除阶梯效应的TGV正则化凭借其高阶平滑特征而具有很强的理论保证。我们的方法结合了TGV方法和非凸变分方法的优点，避免了它们的主要缺点。此外，我们开发了一种有效的算法来解决基于TGV的非凸优化问题。我们通过实验从视觉和定量上证明了该技术的出色性能。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2015年第2期|627417.1-627417.11|共11页
  • 作者

    Wu Yulian; Feng Xiangchu;

  • 作者单位

    Xidian Univ, Sch Sci, Xian 710071, Peoples R China.;

    Xidian Univ, Sch Sci, Xian 710071, Peoples R China.;

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  • 正文语种 eng
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