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在G_（p,q）~β空间收缩的图像复原方法
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作者 文乔农 万遂人 刘增力 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期120-124,共5页
在DT模型、Jiang模型和LHLLAV模型等图像复原方法的基础上,提出了在新的光滑空间上的图像复原模型。首先剖析了新模型的参数含义和物理意义,阐述了Besov空间和G_(p,q)～β空间的定义、性质和范数。根据G_(p,q)～β空间和Besov空间的关系... 在DT模型、Jiang模型和LHLLAV模型等图像复原方法的基础上,提出了在新的光滑空间上的图像复原模型。首先剖析了新模型的参数含义和物理意义,阐述了Besov空间和G_(p,q)～β空间的定义、性质和范数。根据G_(p,q)～β空间和Besov空间的关系,把模型在G_(p,q)～β空间中重新描述。引入替代函数,消除K*Ku对求解带来的困难,推导了新模型在第二代Curvelet变换域的求解,得到了一个关键性的Curvelet域收缩求解公式。最后,对图像复原模型给出了算法步骤和实验,验证了复原效果和计算复杂度,模型收敛快,比LHLLAV模型省时近一半,图像的SNR也比LHLLAV模型的高。 展开更多
关键词 替代函数 BESOV空间 curvelet域收缩 Gp qβ空间 图像复原
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