【摘 要】
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由于低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)模型中核范数对非零奇异值的估计不足,所以利用参数化的非凸惩罚函数来估计非零奇异值,同时结合全变差(Total Variation,TV)范数
【机 构】
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青岛大学计算机科学技术学院,青岛大学自动化与电气工程学院
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划（No.2017YFB0203102）
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由于低秩表示(Low-Rank Representation,LRR)模型中核范数对非零奇异值的估计不足,所以利用参数化的非凸惩罚函数来估计非零奇异值,同时结合全变差(Total Variation,TV)范数保持图像边缘信息和加强区域平滑性的能力,通过对LRR模型中的系数矩阵施加TV范数约束,提出了一个新的图像去噪算法,并且采取交替最小化方法求解对应模型。利用图像的内在非局部自相似性先验,所提算法能够在有效发现和移除噪声的同时,增强恢复图像的结构和区域平滑性,提高图像的恢复质量。实验结果表明,与其他去噪
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