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高阶变分模型的实现便于图像处理。 (英语) Zbl 1388.94014号

摘要:高阶变分模型是图像处理和分析的强大方法,但它们会导致复杂的高阶非线性偏微分方程,这些方程很难离散求解。本文提出了一些具有代表性的高阶变分模型,并对这些模型进行了详细的描述,以及使用快速傅里叶变换求解这些模型的分裂Bregman算法的数值实现。我们通过大量的实验证明了这些高阶模型在图像去噪方面的优缺点。这些方法和技术还可以用于其他应用,如图像分解、修复和分割。

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94A08型 信息和通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
65号06 含偏微分方程边值问题的有限差分方法
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参考文献:

[1] Chan,《图像处理与分析:变分、PDE、小波和随机方法》(2005年)·Zbl 1095.68127号 ·数字对象标识代码:10.1137/1.9780898717877
[2] Aubert,《图像处理中的数学问题:偏微分方程和变分法》,第147页–(2006)
[3] Paragios,《计算机视觉数学模型手册》(2006)·Zbl 1083.68500 ·doi:10.1007/0-387-28831-7
[4] Scherzer,《成像数学方法手册》第1页–(2011)·Zbl 1259.00006号 ·doi:10.1007/978-0-387-92920-0
[5] 鲁丁,基于非线性总变差的噪声去除算法,《物理D:非线性现象》60(1),第259页–(1992)·Zbl 0780.49028号 ·doi:10.1016/0167-2789(92)90242-F
[6] You,噪声去除的四阶偏微分方程,IEEE图像处理学报9(10),第1723–(2000)页·Zbl 0962.94011号 ·doi:10.1109/83.869184
[7] Lysaker,《使用四阶偏微分方程去除噪声及其在空间和时间医学磁共振图像中的应用》,IEEE图像处理汇刊12(12),第1579页–(2003)·Zbl 1286.94020号 ·doi:10.1109/TIP.2003.819229
[8] Scherzer,用有界变差的高阶导数去噪及其在参数估计中的应用,计算60(1)pp 1–(1998)·Zbl 0891.65103号 ·doi:10.1007/BF02684327
[9] Hinterberger,用于凸化和去噪的有界hessian函数空间上的变分方法,Computing 76(1)pp 109–(2006)·Zbl 1098.49022号 ·doi:10.1007/s00607-005-0119-1
[10] Lai,用于表面恢复的山脊和角保留模型,SIAM科学计算杂志35(2)pp A675–(2013)·Zbl 1266.49080号 ·数字对象标识代码:10.1137/10846634
[11] Bergounioux,图像去噪的二阶模型,集值和变分分析18(3-4),第277页–(2010)·Zbl 1203.94006号 ·doi:10.1007/s11228-010-0156-6
[12] Chan TF Esedoglu S Park F纹理提取和图像恢复问题中阶梯缩减的四阶对偶方法2010年第17届IEEE国际图像处理会议(ICIP),中国香港,2010年4137 4140
[13] Zheng SX Pan ZK Jiang CX Wang GD 2013图像去噪的新快速算法
[14] Wang,主动轮廓模型与高阶扩散耦合用于医学图像分割,《国际生物医学成像杂志》2014年第1页–(2014)·doi:10.1155/2014/237648
[15] Chan,单张射线照片轴对称物体层析成像的高阶全变差正则化方法,逆问题和成像9(1),第55页–(2015)·Zbl 1308.65215号 ·doi:10.3934/ipi.2015.9.55
[16] 帕帕菲索罗斯(Papafitsoros),《使用分裂Bregman的一阶和二阶总变异组合修复》,《图像处理在线》2013年第112页–(2013)·doi:10.5201/ipol.2013.40
[17] Papafitsoros,《图像重建的一阶和二阶联合变分方法》,《数学成像与视觉杂志》48(2),第308页–(2014)·Zbl 1362.94009号 ·doi:10.1007/s10851-013-0445-4
[18] Chambolle,通过总变差最小化进行图像恢复及相关问题,Numerische Mathematik 76(2)第167页–(1997)·Zbl 0874.68299号 ·doi:10.1007/s002110050258
[19] Bredies,总广义变异,SIAM成像科学杂志3(3)第492页-(2010)·Zbl 1195.49025号 ·doi:10.1137/090769521
[20] Goldluecke B Cremers D 2011 IEEE计算机视觉国际会议(ICCV)图像处理全曲率介绍西班牙巴塞罗那,2011 1267 1274·doi:10.1109/ICCV.2011.6126378
[21] 朱,利用图像表面的平均曲率进行图像去噪,SIAM成像科学杂志5(1)第1页–(2012)·Zbl 1258.94021号 ·doi:10.137/110822268
[22] 朱,基于平均曲率的图像去噪模型的增广拉格朗日方法,逆问题和成像7(4),第1409页–(2013)·兹比尔1311.94015 ·doi:10.3934/ipi.2013.7.1409
[23] Tai,与曲率最小化相关的快速数值格式:简要回顾,第17页–(2013)
[24] Nitzberg M Mumford D第三届计算机视觉国际会议2.1天草图会议记录,日本大阪,1990 138 144
[25] Masnou S Morel JM Level基于线条的隔离诉讼。1998年国际图像处理会议,1998年。ICIP 98美国芝加哥1998 259 263
[26] Chan,通过曲率驱动扩散进行非纹理修复,《视觉传达与图像表征杂志》12(4),第436页–(2001)·doi:10.1006/jvci.2001.0487
[27] Esedoglu,基于mumford-shah-euler图像模型的数字修复,《欧洲应用数学杂志》13(04),第353页–(2002)·Zbl 1017.94505号 ·网址:10.1017/S0956792502004904
[28] 朱,深度分割:一种水平集方法,SIAM科学计算杂志,第28(5)页,1957–(2006)·Zbl 1344.68266号 ·数字对象标识代码:10.1137/050622213
[29] Kang,《通过角融合实现错觉形状》,SIAM成像科学杂志7(4)第1907页–(2014)·Zbl 1320.68217号 ·数字对象标识代码:10.1137/140959043
[30] Goldstein,l1-正则化问题的分裂bregman方法,SIAM成像科学杂志2(2),第323页–(2009)·兹比尔1177.65088 ·doi:10.1137/080725891
[31] 段,使用非局部ctv模型修复彩色纹理图像的快速算法,《全局优化杂志》62(4),第853页–(2015)·Zbl 1331.90053号 ·doi:10.1007/s10898-015-0290-7
[32] 段,一些基于chan-vese模型的快速投影方法用于图像分割,EURASIP图像和视频处理杂志2014(1),第1页–(2014)·doi:10.1186/1687-5281-2014-7
[33] Duan,图像分解的边缘加权二阶变分模型,数字信号处理49 pp 162–(2016)·doi:10.1016/j.dsp.2015.10.10
[34] Duan,使用二阶总广义变分分解的去噪光学相干层析成像,生物医学信号处理与控制24 pp 120–(2016)·doi:10.1016/j.bspc.2015.09.012
[35] Wu,rof、矢量电视和高阶模型的增广拉格朗日方法、对偶方法和分裂bregman迭代,SIAM成像科学杂志3(3)pp 300–(2010)·Zbl 1206.90245号 ·doi:10.1137/090767558
[36] Tai,使用增广拉格朗日方法的欧拉弹性模型的快速算法,SIAM成像科学杂志4(1)第313页–(2011)·Zbl 1215.68262号 ·数字对象标识代码:10.1137/100803730
[37] 王,全变分图像重建的一种新的交替最小化算法,SIAM成像科学杂志1(3)第248页–(2008)·Zbl 1187.68665号 ·doi:10.1137/080724265
[38] 段,用于同时去噪和分割光学相干层析成像图像的新变分图像分解模型,《医学和生物学中的物理》60(22),第8901页–(2015)·doi:10.1088/0031-9155/60/22/8901
[39] Duan JM Ding YC Pan ZK Yang J Bai L图像去噪的二阶mumford-shah模型2015 IEEE国际图像处理会议(ICIP)加拿大魁北克,2015 547 551·doi:10.1109/ICIP.2015.7350858
[40] Getreuer,Rudin-Osher-Fatemi使用分裂Bregman进行全变差去噪,图像处理在线2,第74页–(2012)·doi:10.5201/ipol.2012.g-tvd
[41] Ng,具有Neumann边界条件的去模糊模型的快速算法,SIAM科学计算杂志21(3)第851–(1999)页·Zbl 0951.65038号 ·doi:10.1137/S1064827598341384
[42] Getreuer,使用分裂Bregman进行总变差反褶积,在线图像处理2(1),第158页–(2010)
[43] Tai,Rof模型pp 502的增广拉格朗日方法、对偶方法和分裂Bregman迭代(2009)·Zbl 1371.94362号
[44] Chambolle,《总变差最小化算法及其应用》,《数学成像与视觉杂志》20(1-2),第89页–(2004)·兹比尔1366.94048
[45] Pock T Chambolle凸优化中一阶原对偶算法的对角线预处理2011 IEEE国际计算机视觉会议(ICCV)西班牙巴塞罗那2011 1762 1769·Zbl 1255.68217号
[46] Chambolle,凸问题的一阶原对偶算法及其在成像中的应用,《数学成像与视觉杂志》40(1)第120页–(2011)·Zbl 1255.68217号 ·doi:10.1007/s10851-010-0251-1
[47] Knoll,核磁共振二阶总变异(tgv),《医学磁共振》65(2),第480页–(2011)·doi:10.1002/mrm.22595
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