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广义全变差正则化图像去噪模型研究
余瑞艳
作者单位
余瑞艳 长江大学信息与数学学院, 湖北 荆州 434020 
摘要:
本文研究了全变差正则化模型在图像去噪过程中易产生阶梯效应的问题,依据图像的局部结构特利用联合高斯滤波器和边缘检测算子的方法,构建了广义全变差正则化图像去噪模型,获得了在消除噪声的同时能够保留图像边缘细节和纹理信息的结果.实验结果表明,广义全变差正则化模型在平滑噪声的同时能够保留图像的边缘轮廓等细节信息,得到的复原图像在峰值信噪比、平均结构相似度和主观视觉效果方面均有所提高.
关键词:  全变差正则化  图像去噪  变分方法  能量泛函
DOI:
分类号:O245
基金项目:湖北省教育厅科学技术研究项目资助(D20111305);湖北省教育厅教学研究项目资助(2010199).
RESEARCH ON GENERALIZED TOTAL VARIATIONREGULARIZATION MODEL FOR IMAGE DENOISING
YU Rui-yan
Abstract:
To deal with the problem of staircase efiects during noise removal, a modifled generalized total variation denoising model is proposed in this paper. To guarantee the satisfactory denoising performance, the generalized parameter is calculated adaptively by combining the Gaussian fllter and edge detection fllters based on local image features. The proposed model could keep a good balance between noise reduction and image details preservation. The experimental results have demonstrated the superior denoising performance of the proposed total variation model in terms of the peak signal to noise ratio, mean structural similarity and subjective visual efiect.
Key words:  total variation regularization  image denoising  variational method  energy functional

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