在G_(p,q)~β空间收缩的图像复原方法

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在DT模型、Jiang模型和LHLLAV模型等图像复原方法的基础上,提出了在新的光滑空间上的图像复原模型。首先剖析了新模型的参数含义和物理意义,阐述了Besov空间和G_(p,q)~β空间的定义、性质和范数。根据G_(p,q)~β空间和Besov空间的关系,把模型在G_(p,q)~β空间中重新描述。引入替代函数,消除K*Ku对求解带来的困难,推导了新模型在第二代Curvelet变换域的求解,得到了一个关键性的Curvelet域收缩求解公式。最后,对图像复原模型给出了算法步骤和实验,验证了复原效果和计
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