江西省教育厅科技基金资助项目(GJJ12632)
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 双变量迭代收缩图像复原算法被引量：2
- 2013年
- 基于图像在Shearlet变换下的稀疏表示,建立Shearlet域稀疏性正则化的图像复原凸变分模型。通过目标函数中的正则化项刻画理想图像在Shearlet下的稀疏性先验。引入目标函数的代理函数,设计图像复原凸变分问题的迭代收缩求解方法。在迭代收缩求解过程中,利用系数间的相关性,引入双变量收缩函数,以减少迭代次数,提高收敛速度。仿真实验结果表明,与迭代阈值收缩算法和双步迭代收缩算法相比,该算法在主观视觉质量和峰值信噪比方面都有较大的改善,并具有更快的收敛速度。
- 邓承志
- 关键词：图像复原正则化SHEARLET变换
- 自适应Shearlet域约束的全变差图像去噪被引量：6
- 2013年
- 采用传统非线性扩散图像去噪方法得到的图像边缘模糊,为此,提出一种有限自适应Shearlet域约束的极小化变分图像去噪算法。通过自适应阈值收缩Shearlet系数,保留图像纹理与边缘空间,利用全变差极小化平滑空间,建立全变差正则化的能量泛函去噪模型。实验结果表明,该算法能在减少图像噪声的同时,保留图像边缘信息,对含有丰富纹理结构的图像,去噪性能更佳。
- 朱华生邓承志
- 关键词：SHEARLET变换全变差图像去噪多尺度几何分析
