图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法

发布时间：2018-02-26 12:22

  本文关键词： 图像恢复 梯度直方图 梯度稀疏化 优化算法　出处：《系统工程与电子技术》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型。该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡。设计了一种新的优化算法对模型进行求解。实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好,新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息。
[Abstract]:Aiming at the problems of edge damage and detail loss in image restoration, a regularization method based on gradient sparsity is proposed by analyzing the distribution characteristics of gradient histogram and the best representation of gradient sparsity. An image restoration model with gradient prior information is established, which can not only enhance the details of the image. A new optimization algorithm is designed to solve the model. The experimental results show that the new algorithm is fast, effective and convergent. The new model can effectively preserve the information of image edge and texture while removing blur and noise.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;河南科技学院数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61362129,61379030,61472303) 中央高校基本科研业务费专项资金(NSIY21)资助课题
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1537994