基于稀疏分解的Besov空间上的医学图像反卷积

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在稀疏分解框架下,建立在Besov光滑空间上的图像变分泛函反卷积模型.在负Hilbert-Sobolev空间上约束数据项,正则项用稀疏性和光滑性来约束,冗余字典的L1范数作为稀疏性度量,用Besov空间上的半范数作为图像光滑性度量,保证稀疏性的同时也兼顾光滑性.该模型直接求解很困难,文中采用分裂算子的方法,把原模型分裂成图像域反卷积和稀疏表示这两个模型,交叉迭代求解,并给出模型求解的详细伪代码.实验验证算法的收敛性,并和其它模型进行比较,结果表明本文模型反卷积效果较好.
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