【摘 要】
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为了更好地利用图像的稀疏性以提高变分模型的图像复原性能,在自适应高阶变分模型中对图像的一阶梯度加以组稀疏限制,建立一种非凸的组稀疏高阶变分模型。为实现该非凸模型的优化求解,采用交替方向乘子法将模型的极小化问题分解成多变量的子问题,进而采用IRL1与MM算法分别求解高阶变分与组稀疏极小化问题,实现退化图像的复原处理。通过对比实验证明,提出的组稀疏高阶变分模型有效利用图像的自相似性与稀疏性,能更好地复
【机 构】
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四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,四川轻化工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41374130),四川省科技厅项目(2020JDJQ0075,2020YFSY0027),人工智能四川省重点实验室项目(2020RZY02),四川轻化工大学研究生课程建设项目(KA202030)。
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为了更好地利用图像的稀疏性以提高变分模型的图像复原性能,在自适应高阶变分模型中对图像的一阶梯度加以组稀疏限制,建立一种非凸的组稀疏高阶变分模型。为实现该非凸模型的优化求解,采用交替方向乘子法将模型的极小化问题分解成多变量的子问题,进而采用IRL1与MM算法分别求解高阶变分与组稀疏极小化问题,实现退化图像的复原处理。通过对比实验证明,提出的组稀疏高阶变分模型有效利用图像的自相似性与稀疏性,能更好地复原图像的结构与纹理信息,消除了阶梯现象的影响,获得了更高的峰值信噪比与结构相似度,图像复原性能更优。
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