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基于Cauchy分布和全变分(Total Variation,TV)的统计特性,提出了一种新的两阶段全变分模型来分割Cauchy噪声环境下的模糊图像。第一阶段,通过求解提出的新的凸Mumford-Shah模型得到一个光滑解。首先,为了保证模型解的唯一性,对提出的全变分模型添加了一个二次惩罚项,得到一个严格凸的全变分模型,然后,使用原始-对偶算法对提出的全变分模型进行求解,并证明了该算法的收敛性。第二阶段,使用K-means聚类算法产生阈值把图像进行分割。最后,进行了仿真实验,并对实验结果进行了分析,