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具有非二次保真度的总广义变差恢复。 (英语) Zbl 1448.94013号

摘要:基于全变分(TV)的模型在图像恢复问题中得到了广泛的应用。然而,由于有界变差(BV)空间的性质,这些模型总是伴随着阶梯效应。本文针对脉冲噪声和泊松噪声污染的模糊图像,提出了两种基于总广义变分(TGV)的高阶变分模型,其中包含两个常见且重要的非二次保真度数据项。由于乘法器的交替方向方法(ADMM)的直接扩展不一定收敛,我们开发了一种称为预测校正ADMM的有效算法来解决我们的模型,并展示了所提出方法的收敛性。此外,我们扩展了我们的模型来处理彩色图像的恢复。数值实验表明,所提出的高阶模型能够在保留边缘的同时减少阶梯效应,在信噪比和SSIM值方面优于经典的基于TV的模型。

MSC公司:

94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)

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全文: 内政部

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