欧拉弹性正则化的图像泊松去噪

发布时间：2018-08-06 21:59

【摘要】：利用泊松噪声分布与图像灰度值相关这一特性,结合图像的水平集曲线对图像灰度值的刻画能力,在Bayesian-MAP框架下,提出了欧拉弹性正则与泊松似然保真的图像泊松去噪变分正则化模型.利用交替方向乘子法,将原问题转化为几个不同低阶子问题的求解.对于子问题中出现的高阶非线性项,利用滞后扩散不动点迭代进行线性化,从而得到模型的快速迭代求解算法.通过数值模拟实验,证明了当图像受不同强度泊松噪声影响时,所提出的泊松去噪方法都能够有效的抑制泊松噪声,同时具有良好的结构保持性能.
[Abstract]:Using Poisson noise distribution and image gray value correlation, combined with the ability of image level set curve to depict the image gray value, under the Bayesian-MAP framework, An image Poisson denoising variational regularization model with Eulerian elastic regularization and Poisson likelihood fidelity is proposed. The method of alternating direction multiplier is used to transform the original problem into the solution of several lower order subproblems. For the higher order nonlinear terms in the subproblem, the hysteretic diffusion fixed point iteration is used to linearize the model, and a fast iterative algorithm for solving the model is obtained. The numerical simulation results show that the proposed Poisson denoising methods can suppress Poisson noise effectively and have good structure retention performance when the image is affected by Poisson noise of different intensity.
【作者单位】： 南京理工大学理学院;南京理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61301215,No.61471199) 国家自然科学重点基金(No.11431015)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2169120