【摘 要】
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计算机图像和视觉领域中的一项基本任务是图像平滑,而L0梯度最小化模型（LGM）作为一个最基本的数学工具已被广泛应用于图像平滑领域.作为总变差模型（TV）的改进版本,L0梯度最小化模
【基金项目】
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天津市科技支撑计划重点项目(14ZCZDGX00044)
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计算机图像和视觉领域中的一项基本任务是图像平滑,而L0梯度最小化模型（LGM）作为一个最基本的数学工具已被广泛应用于图像平滑领域.作为总变差模型（TV）的改进版本,L0梯度最小化模型采用L0范数来约束图像的梯度并且对分段常数的图像有更好的平滑效果.然而,如同总变差模型一样,L0梯度最小化模型处理的结果图中也存在着严重的阶梯效应并且其对噪声也缺乏鲁棒性.为了克服这些缺点,本文提出了采用L1范数作保真项并且预滤波处理图像梯度的模型,即改进的L0梯度最小化模型.该模型不仅能够克服阶梯效应并且对噪声有较强的鲁棒性
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