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吕、叶虎

基于Shearlet-TGV的模型，用于恢复被Cauchy噪声污染的噪声图像。 （英语） Zbl 1437.49014号

NoDEA，非线性差异。埃克。申请。 27，第2号，第21号论文，23页（2020年）.
摘要：结合剪切波变换和二阶总广义变分（TGV）正则化，提出了一种基于严格凸剪切波TGV的图像复原模型。基于shearlet-TGV的模型可以看作是一个最小化问题，其目标函数由二阶TGV正则化项、shearlet变换的l_1范数、Cauchy噪声的数据保真度项和二次惩罚项组成，以保证解的唯一性。在计算上，利用对偶优化技术将基于shearlet-TGV的模型转化为极大极小问题。然后，提出了一种高效的Chambolle-Pock一阶原对偶算法来求解变换后的极大极小问题。最后，通过与现有的几种最新方法的比较，从信噪比、峰值信噪比，均方误差和结构相似性指数等方面证明了本文方法的有效性。

理学硕士：

49J35型 极小极大问题解的存在性
49甲15 对偶理论（优化）

关键词：

柯西噪声;图像去噪;Shearlet变换;总广义变差;原对偶算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Lv}，NoDEA，非线性差异。埃克。申请。27，第2号，第21号论文，23页（2020年；Zbl 1437.49014）
全文： 内政部

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