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基于交替方向乘子法的约束全变分去模糊模型和快速算法。 (英语) Zbl 1279.68322号

摘要:全变差(TV)模型很有吸引力,因为它能够保留图像中的尖锐属性。然而,基于电视的方法恢复的图像通常不会停留在给定的动态范围内,因此需要投影将其恢复到动态范围内以进行视觉呈现或在数字媒体中存储。这将影响恢复的准确性,因为投影图像不再是给定电视模型的最小值。在本文中,我们证明了通过对TV模型施加框约束并求解得到的约束模型,可以获得更精确的解。我们的数值结果表明,对于动态范围边界上有许多像素值的图像,峰值信噪比的增益可达10.28分贝。使用约束模型的一个传统障碍是难以解决。然而,在本文中,我们建议使用交替方向乘数法(ADMM)来求解约束模型。这就产生了一种适用于高斯噪声和脉冲噪声的快速收敛算法。数值结果表明,对于无约束模型,我们的ADMM算法在精度和对正则化参数的鲁棒性方面都优于一些最新的算法。

MSC公司:

68单位10 图像处理的计算方法
65J22型 抽象空间反问题的数值解法
65克10 数值优化和变分技术
65T50型 离散快速傅立叶变换的数值方法
90C25型 凸面编程
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全文: 内政部