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用于脉冲噪音干扰下图像去模糊的L0极小化复原方法
  • ISSN号:1000-1832
  • 期刊名称:《东北师大学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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]东北师范大学物理学院,吉林长春130024, [2]东北师范大学数学与统计学院,吉林长春130024
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(11275046,11305034);国家重大科学仪器设备专项基金资助项目(2013YQ040861).
中文摘要:

针对数字图像由于失焦模糊和脉冲噪音所带来的降质问题,提出了一种全新的图像复原方法.该方法将Tikhonov正则项引入到L0极小化模型,并借助交替方向法和变量分离法,给出了模型局部极小值点的快速数值求解算法.为了说明新方法的有效性,对后来的数值进行了实验,通过结合不同降质条件对新方法与其他已有方法的复原效果进行了比较.实验结果表明,新方法不仅在常规降质条件下提供了较好的复原效果,而且在面对高强度的脉冲噪音降质时,其他方法已经失效,新方法仍能提供稳健的复原结果.

英文摘要:

This paper studies the problem of image restoration of blurred image corrupted by impulse noise. We propose a novel L0 minimization restoration method combined with Tikhonov regularization and solve it by utilizing alternating direction method and variable-spliting method. With a derived iteratively upgrading algorithm,a local optimal solution can be obtained. To illustrate effectiveness of the new method, plenty of numerical experiments are presented, which shows that the proposed method is not only superior to the existing models in PSNR performance, but it can be still efficient even under high intensity impulse noise while others fail.

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期刊信息
  • 《东北师大学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东北师范大学
  • 主编:刘宝
  • 地址:长春市净月大街2555号
  • 邮编:130117
  • 邮箱:dslkxb@nenu.edu.cn
  • 电话:0431-89165992
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1832
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1123/N
  • 邮发代号:12-43
  • 获奖情况:
  • 中文综合性科学技术类核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,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)
  • 被引量:7830