基于分数阶微积分正则化的图像处理

发布时间：2018-05-08 21:26

  本文选题：分数阶 + 正则化方法　； 参考：《计算数学》2017年04期

【摘要】：全变分正则化方法已被广泛地应用于图像处理,利用此方法可以较好地去除噪声,并保持图像的边缘特征,但得到的优化解会产生"阶梯"效应.为了克服这一缺点,本文通过分数阶微积分正则化方法,建立了一个新的图像处理模型.为了克服此模型中非光滑项对求解带来的困难,本文研究了基于不动点方程的迫近梯度算法.最后,本文利用提出的模型与算法进行了图像去噪、图像去模糊与图像超分辨率实验,实验结果表明分数阶微积分正则化方法能较好的保留图像纹理等细节信息.
[Abstract]:The total variation regularization method has been widely used in image processing. The method can remove noise and preserve the edge feature of the image, but the optimized solution will produce "step effect". In order to overcome this shortcoming, a new image processing model is established by fractional calculus regularization. In order to overcome the difficulty of solving the nonsmooth term in this model, the approach gradient algorithm based on fixed point equation is studied in this paper. Finally, the experiments of image denoising, image de-blurring and image super-resolution are carried out by using the proposed model and algorithm. The experimental results show that the fractional calculus regularization method can preserve the image texture and other details.
【作者单位】： 中山大学数学学院;中山大学广东省计算科学重点实验室;
【分类号】：O172;TP391.41

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本文编号：1863116