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TGV-based multiplicative noise removal approach: Models and algorithms

机译：基于TGV的乘法噪声清除方法：模型和算法

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Total variation (TV) based models have been used widely in multiplicative denoising problem. However, these models are always accompanied by an unsatisfactory effect named staircase due to the property of BV space. In this paper, we present two high-order variational models based on total generalized variation (TGV) for two kinds of multiplicative noises. The proposed models reduce the staircasewhile preserving the edges. In the meantime we develop an efficient algorithm which is called Prediction-Correction proximal alternative direction method of multipliers (PADMM) to solve our models. Moreover, we show the convergence of our algorithm under certain conditions. Numerical experiments demonstrate that our high-order models outperform the classical TV-based models in PSNR and SSIM values.
机译：基于总变化（电视）模型已被广泛用于乘法去噪问题。 但是，由于BV空间的属性，这些模型始终伴随着名为楼梯的不满意的效果。 在本文中，我们基于两种乘法噪声的总广义变化（TGV）的两种高阶变分模型。 建议的模型减少了保留边缘的楼梯。 同时，我们开发了一种高效的算法，称为乘法器（PADMM）的预测校正近端替代方向方法来解决我们的模型。 此外，我们在某些条件下展示了我们算法的融合。 数值实验表明，我们的高阶模型在PSNR和SSIM值中表明了基于古典电视的模型。

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