分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示 |
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作者姓名: | 卢成武 宋国乡 宋宜美 |
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作者单位: | 1. 重庆文理学院数学与统计学院,永川,402160;西安电子科技大学理学院,西安,710071 2. 西安电子科技大学理学院,西安,710071 |
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基金项目: | 国家自然科学基金,重庆市教委科学技术研究项目,重庆文理学院重点科研项目 |
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摘 要: | 在经典变分图像分解模型中,平衡参数通常依据图像振荡分量的先验信息进行选取.本文针对这一局限性,以更为一般的一类Meyer分解模型为出发点,首先讨论了该模型解的存在性和唯一性,然后给出一种能依据图像自身信息,自适应地确定平衡参数的分级分解框架,进而得到一种分级多尺度图像表示方法,最后,对其收敛性进行了理论分析.并利用Chambolle的投影方法给出具体算法.数值实验结果表明,该方法能较好地弥补单尺度分解模型在图像应用中存在的一些不足.
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关 键 词: | 分级多尺度分解 有界变差 Soblev空间 下半连续 |
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