【摘 要】
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针对经典的总变分(TV)去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种自适应的二阶总广义变分(TGV)图像恢复模型。通过在二阶TGV正则项中引入边缘指示函数,并利用边缘指示函数在平滑区域,增强扩散,去除噪声,在边缘处降低扩散,保护边缘等特征恢复图像,在新模型中,自适应二阶总广义变分是正则项,它能自动的平衡一阶和二阶导数项。因此这些特征使得新模型在去噪的同时不但能够自适应地保持图像的边缘信息,而且还能去
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针对经典的总变分(TV)去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种自适应的二阶总广义变分(TGV)图像恢复模型。通过在二阶TGV正则项中引入边缘指示函数,并利用边缘指示函数在平滑区域,增强扩散,去除噪声,在边缘处降低扩散,保护边缘等特征恢复图像,在新模型中,自适应二阶总广义变分是正则项,它能自动的平衡一阶和二阶导数项。因此这些特征使得新模型在去噪的同时不但能够自适应地保持图像的边缘信息,而且还能去除阶梯效应。为了有效的计算该模型,本文采用原始一对偶算法仿真新模型,实验结果表明,与经典的TV模型相比,
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