【摘 要】
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为了降低迭代正则化中定尺度参数对快速收敛的敏感性、自适应地优化尺度参数并提高其去噪效果,提出了一种变尺度参数的迭代正则化去噪算法.首先,修改了经典的正则化项,并推导
【机 构】
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上海交通大学生命科学技术学院,浙江理工大学信电学院
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.60702069), the Research Project of Department of Education of Zhe-jiang Province (No.20060601), the Natural Science Foundation of Zhe-jiang Province
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为了降低迭代正则化中定尺度参数对快速收敛的敏感性、自适应地优化尺度参数并提高其去噪效果,提出了一种变尺度参数的迭代正则化去噪算法.首先,修改了经典的正则化项,并推导出尺度参数公式;然后,通过研究迭代次数与尺度参数序列的变化趋势,得到变尺度参数的初始值;最后,进行正则化去噪.数值实验表明:相对于恒定尺度参数的IRM算法,变尺度参数IRM算法比选取尺度参数偏小的IRM算法迭代次数大大减少;比选取尺度参数偏大的IRM算法去噪效果更为明显,并较好地保持了图像的细节.
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