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基于局部坐标二次微分的自适应全变分去噪复原
被引量：
3
1
作者
郭永彩
彭兰
辉
高潮
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期10-17,共8页
针对传统TV去噪复原算法以梯度模值作为图像的边缘检测算子,无法清晰地识别边缘和灰度渐变区及去除平坦区内的孤立噪声的问题,提出了一种基于局部坐标二次微分的边缘检测算子对传统模型进行改进。改进后的模型能根据各像素点的新检测算...
针对传统TV去噪复原算法以梯度模值作为图像的边缘检测算子,无法清晰地识别边缘和灰度渐变区及去除平坦区内的孤立噪声的问题,提出了一种基于局部坐标二次微分的边缘检测算子对传统模型进行改进。改进后的模型能根据各像素点的新检测算子信息,自适应选取复原模型中决定扩散强弱的参数,并且利用图像局部信息对正则化项和保真项进行加权。同时在数值实现上,采用一种基于梯度矢量的方向变化的方法来实现散度离散化,以更加有效地保留图像的局部细节信息。数值试验表明,该算法在克服灰度渐变区内的阶梯效应和保留图像的细节边缘方面明显优于传统算法。
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关键词
全变分
阶梯效应
局部坐标
自适应去噪复原
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职称材料
题名
基于局部坐标二次微分的自适应全变分去噪复原
被引量：
3
1
作者
郭永彩
彭兰
辉
高潮
机构
重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期10-17,共8页
基金
教育部博士点基金(20090191110026)
文摘
针对传统TV去噪复原算法以梯度模值作为图像的边缘检测算子,无法清晰地识别边缘和灰度渐变区及去除平坦区内的孤立噪声的问题,提出了一种基于局部坐标二次微分的边缘检测算子对传统模型进行改进。改进后的模型能根据各像素点的新检测算子信息,自适应选取复原模型中决定扩散强弱的参数,并且利用图像局部信息对正则化项和保真项进行加权。同时在数值实现上,采用一种基于梯度矢量的方向变化的方法来实现散度离散化,以更加有效地保留图像的局部细节信息。数值试验表明,该算法在克服灰度渐变区内的阶梯效应和保留图像的细节边缘方面明显优于传统算法。
关键词
全变分
阶梯效应
局部坐标
自适应去噪复原
Keywords
total variation
staircase effect
local coordinate
adaptive denoising and restoration
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部坐标二次微分的自适应全变分去噪复原
郭永彩
彭兰
辉
高潮
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012
3
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