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稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法*
引用本文:吕占强,孙玉宝.稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法*[J].计算机应用研究,2011,28(9):3542-3544.
作者姓名:吕占强  孙玉宝
作者单位:1. 总参谋部第六十研究所科研处,南京 210016;
2. 总参谋部第六十研究所科研处,南京 210016;南京理工大学计算机科学与技术学院,南京 210094
基金项目:国家“863”计划资助项目(2007AA12Z142);国家自然科学基金资助项目(61071146,60802039,60672074);高等学校博士点专项基金资助项目(200802880018);江苏省自然科学基金资助项目(SBK201022367)
摘    要:在Bayesian-MAP框架下,建立了针对Laplace噪声的稀疏性正则化图像去噪凸变分模型,模型采用L1范数作为数据保真项,非光滑的正则项约束图像在过完备字典下表示系数的稀疏性。进一步基于Peaceman-Rachford算子分裂算法,提出了数值求解该非光滑模型的多步迭代快速算法,通过引入保真项与稀疏性正则项的邻近算子,可将原问题转换为两个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂性。实验结果验证了模型与数值算法的有效性,本算法在摄像自动报靶系统中得到了应用。

关 键 词:稀疏表示  图像去噪  拉普拉斯噪声  PR算子分裂算法

Sparsity regularized image Laplace denosing based on Peaceman Rachford operator splitting algorithm
LV Zhan-qiang,SUN Yu-bao.Sparsity regularized image Laplace denosing based on Peaceman Rachford operator splitting algorithm[J].Application Research of Computers,2011,28(9):3542-3544.
Authors:LV Zhan-qiang  SUN Yu-bao
Affiliation:(1.Dept. of Scientific Research, 60th Research Institute of General Staff Department, Nanjing 210016, China;2.Institute of Computer Science & Technology, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China)
Abstract:Adopting Bayesian-MAP estimation framework,this paper proposed a sparsity regularized non-smooth convex functional model to denosie Laplace noisy image.The L1 norm was used for data fidelity term and non-smooth regularization term constrains the sparse representation of the underlying image over the overcomplete dictionary.Inspired form the Peaceman-Rachford operator splitting method,proposed a multi-step fast iterative algorithm to solve the non-smooth model above numerically.By introducing the proximal op...
Keywords:sparse representation  image denoising  Laplace noise  Peaceman-Rachford operator splitting  
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