自适应分数阶TV修复算法与研究

发布时间：2019-03-01 20:58

【摘要】：针对传统ROF模型在修复图像时易产生阶梯效应,提出了一种自适应分数阶TV修复算法.该算法利用分数阶微分的全局性,将ROF修复模型的正则项由一阶微分拓展到分数阶微分,有效地解决了传统ROF模型在修复图像时所产生的阶梯效应.另外,为了更好地保持修复图像的边缘,在分数阶微分正则项上设计了一个自适应边缘指示算子.由于该模型与鞍点结构的优化模型上具有相似性,所以在算法上采用基于预解式的原始对偶算法对新模型进行求解,并且采用自适应卷积滤波函数来自由地控制新模型修复扩散的强弱.实验结果表明:相比于传统的TV、TGV修复算法,文中提出的自适应分数阶TV修复算法有着更好的修复效果,能够对诸如斑块、划痕、文字等类型的图像破损进行较好地修复.
[Abstract]:In view of the ladder effect of traditional ROF model in image restoration, an adaptive fractional TV restoration algorithm is proposed. The algorithm extends the canonical term of ROF restoration model from first order differential to fractional differential by using the global property of fractional differential, which effectively solves the ladder effect produced by traditional ROF model in image restoration. In addition, in order to keep the edge of the repaired image better, an adaptive edge indicator operator is designed on the fractional differential regular term. Because of the similarity between this model and the optimal model of saddle point structure, the original dual algorithm based on resolvent is used to solve the new model. The adaptive convolution filtering function is used to control the intensity of the repair diffusion of the new model freely. The experimental results show that compared with the traditional TV,TGV restoration algorithm, the proposed adaptive fractional TV repair algorithm has a better effect on the restoration of image damage, such as patches, scratches, text and other types of image damage.
【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;深圳大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61363076) 江西省自然科学基金(20142BAB207020)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2432794