【摘 要】
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为了解决图像恢复时所引起的阶梯效应和边缘模糊问题,定义可变TVp范数,提出一个自适应TVp（Adaptive TVp,ATVp）正则恢复模型,并结合AOS数值计算方法,给出完整的ATVp正则恢复算法
【机 构】
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河南科技大学数学与统计学院,中山大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上资助项目（11271381,11471339）,国家自然科学基金青年基金资助项目（61301229）,河南省教育厅资助项目（15A110020）,河南科技大学博士科研启动基金资助项目（13480032）,广州市科技计划资助项目（201607010144）
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为了解决图像恢复时所引起的阶梯效应和边缘模糊问题,定义可变TVp范数,提出一个自适应TVp（Adaptive TVp,ATVp）正则恢复模型,并结合AOS数值计算方法,给出完整的ATVp正则恢复算法,其中p可以自动区分图像中的边缘和平坦区域,自适应选择不同的数值,使得新模型在恢复的同时不仅能够自适应的对图像中目标边缘进行有效的保护,而且可以避免出现阶梯效应。实验表明,和主要的一些正则模型相比,本恢复算法对模糊图像的恢复无论在视角效果还是定量指标上都有了明显的改进。
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