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二阶总广义变分图像修复模型及其算法
  • ISSN号：1001-2400
  • 期刊名称：《西安电子科技大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]西安电子科技大学理学院,陕西西安710071, [2]河南科技大学数学与统计学院,河南洛阳471003
  • 相关基金：国家自然科学基金 （No. 60872138, No. 61105011, No.11101292）
作者： 许建楼[1,2], 冯象初[1], 郝岩[1,2]
关键词： 图像修复, 总广义变分, 总变分, 原始对偶算法, image inpainting, total generalized variation, total variation, primal-dual algorithm
中文摘要：

为更好地修复图像, 提出了一种新的基于二阶总广义变分的图像修复模型. 通过分析新模型的性质,给出了一种有效的原始对偶修复算法. 实验结果表明, 相比于总变分图像修复模型, 提出的新模型在修复结果上有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果.

英文摘要：

In order to restore the damaged image better, this paper proposes a new second total generalized variation based image inpainting model. By analysing the properties of new model, an efficient primal-dual algorithm is introduced. Experimental results show that the new model is better than the total variation model in terms of both peak signal to noise ratio（PSNR） and visual effect.

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期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编：廖桂生
  • 地址：西安市太白南路2号349信箱
  • 邮编：710073
  • 邮箱：xuebao@mail.xidian.edu.cn
  • 电话：029-88202853
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-2400
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1076/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 曾13次荣获省部级优秀期刊荣誉和优秀编辑质量奖,2006年荣获首届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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