【摘 要】
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针对总变分去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种新的乘性噪声去噪模型。在新模型中,二阶总广义变分(TGV)是正则项,它能自动平衡一阶和二阶导数项,使得新模型在去除乘性噪声的同时不但能够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,设计了一个快速迭代算法。在算法中,首先采用分裂方法和交替方向法将原问题变为两个相关的子问题,然后分别对子问题利用牛顿法和原始-对偶算法。实验结果表明
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针对总变分去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种新的乘性噪声去噪模型。在新模型中,二阶总广义变分(TGV)是正则项,它能自动平衡一阶和二阶导数项,使得新模型在去除乘性噪声的同时不但能够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,设计了一个快速迭代算法。在算法中,首先采用分裂方法和交替方向法将原问题变为两个相关的子问题,然后分别对子问题利用牛顿法和原始-对偶算法。实验结果表明,与同类模型相比,本文方法无论是在视觉效果还是定量指标,如峰值信噪比(PSNR)等都有明显地提高。
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