【摘 要】
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Stanley Osher和Martin Burger提出的基于Bregman距离的迭代正则化全变分去噪算法运算速度较快，但是应用于图像去噪时，没有考虑不同区域的灰度分布特性，从而容易导致纹理等重要
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院医学信息研究所
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)项目(2003CB716103)
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Stanley Osher和Martin Burger提出的基于Bregman距离的迭代正则化全变分去噪算法运算速度较快，但是应用于图像去噪时，没有考虑不同区域的灰度分布特性，从而容易导致纹理等重要信息丢失或模糊的缺陷。针对这一现象，提出了一种基于自适应正则化的全变分去噪算法。论文对Osher的去噪模型中的全局正则化参数进行改进，给出了一种根据图像中不同区域的灰度分布特性，自适应选取正则化参数的方法。该算法可以保留图像的边缘和纹理细节信息。实验结果证实了所提算法的有效性，其信噪比较原有方法至少提高1．0d
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