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题名保持局部结构的加权核范数最小化图像去噪
被引量：9
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作者
吕俊瑞
罗学刚
岐世峰
彭真明
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机构
攀枝花学院数学与计算机学院
电子科技大学信息与通信工程学院
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第16期57-64,共8页
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基金
国家自然科学基金(61571096,61775030)
四川省教育厅科学研究项目(15ZB0425)
中国科学院光束控制重点实验室基金(2017LBC003)
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文摘
为解决加权核范数最小化(WNNM)图像去噪无法较好地表达复杂和不规则的图像结构,易产生过平滑现象的问题,将相对全变差(RTV)融入加权核范数最小化,对WNNM低秩表示模型施加RTV范数约束,提出一种RTV-WNNM图像去噪模型,采取交替方向乘子(ADMM)算法迭代求解对应模型,获得清晰图像。将提出的新方法与多种基于低秩矩阵近似的去噪算法进行比较,所提算法在保持图像边缘和加强区域平滑性方面有较好的性能,特别是在高密度图像噪声影响下,算法性能也能得到大幅提升。实验结果表明,加入RTV范数的低秩去噪模型具有良好的恢复图像结构能力,能较好地提高去噪性能。
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关键词
图像处理
加权核范数最小化
图像去噪
低秩矩阵近似
相对全变差范数
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Keywords
imaging processing
weighted nuclear norm minimization
image denoising
low-rank m atrix approxim ation
relative total variation norm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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