| 图像复原的Contourlet收缩与广义全变分正则化方法 |
| |
| 引用本文： | 文乔农,万遂人,刘增力.图像复原的Contourlet收缩与广义全变分正则化方法[J].信息与控制,2011,40(2). |
| |
| 作者姓名： | 文乔农 万遂人 刘增力 |
| |
| 作者单位： | 1. 东南大学医学电子学实验室,江苏南京,210096
2. 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明,650051 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 建立了广义全变分(total variation,TV)模型,分析正则项在复原算法中的作用.分别从图像的平坦区域和边缘区域入手,在平坦区域图像各向同性扩散,在边缘区域则要满足各向异性扩散,从理论上对两种情形下的扩散做深入分析,推导出广义TV模型满足的一些条件,为了防止高噪声情形下复原模型失效以及克服方块效应,在正则项中引入了 Contourlet收缩,它是一种多分辨的、局域的、多方向的更稀疏的图像表示方法,正则项中引入的Contourlet收缩具有去噪和提取图像重要信息的作用,Contourlet收缩与广义TV正则化相结合,兼顾了图像的光滑性和边缘保持,特别是在图像严重模糊、噪声越多的情形下,更加体现了这种算法比改进的TV模型有效.
|
| 关 键 词： | 图像复原 全变分模型 方块效应 Contourlet收缩 正则化 广义全变分模型 |
Contourlet Shrinkage and Generalized TV Regularization Method for Image Restoration |
| |
| WEN Qiaonong,WAN Suiren,LIU Zengli.Contourlet Shrinkage and Generalized TV Regularization Method for Image Restoration[J].Information and Control,2011,40(2). |
| |
| Authors: | WEN Qiaonong WAN Suiren LIU Zengli |
| |
| Affiliation: | WEN Qiaonong~1,WAN Suiren~1,LIU Zengli~2 (1.Medical Electronics Laboratory,Southeast University,Nanjing 210096,China,2.Faculty of Information Engineering and Automation,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650051,China) |
| |
| Abstract: | A generalized total variation(TV) model is established,and the key role of regular item in restoration algorithm is analysed from aspects of the flat areas and the edge region image respectively.Image needs to be an isotropic spread in the flat areas and be the anisotropic diffusion in the edge region.This paper derives some conditions of general TV model that need to be satisfied based on the theoretical analysis of diffusion in the flat areas and the edge region.The new method of introducing Contourlet sh... |
| |
| Keywords: | image restoration total variation(TV) model blocking artifacts Contourlet shrinkage regularization generalized total variation(TV) model |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
