基于分数阶导数的自适应的图像分解模型

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文章提出了一种新的自适应分数图像变分分解模型,将图像分解成结构和纹理两部分。图像的结构部分用了分数阶全变差范数进行刻画,而纹理部分则采用了L1范数进行刻画。模型中所用的分数阶和刻画纹理部分的系数是由图像本身决定的,文中给出了确定一幅图像的分数阶阶数的标准。新模型的求解用到了交替最小化方法和split bregman算法。实验结果表明:新模型比Meyer模型的图像分解效果好,不仅可以更好地保持图像的纹理细节,看起来更自然,而且还能使边缘保持稳定,更好地避免阶梯效应。
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