南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：谈晶圩,杨敏

单位：南京邮电大学 自动化学院、人工智能学院，江苏南京210023南京邮电大学 自动化学院、人工智能学院，江苏南京210023

关键词：图像去噪；全变分；原偶混合梯度算法；图像处理

基金：江苏省高等学校自然科学研究( 17KJA120003) 资助项目

图像去噪常采用全变分模型，此模型在对噪声图像进行平滑的同时保护边缘信息，但噪声较大时，容易产生梯阶效应。传统全变分模型仅考虑垂直和水平方向的梯度信息，没有充分考虑像素的邻域信息，从而忽略了图像一些结构信息。针对上述缺点，提出全变分图像去噪优化的新算法，该算法使用新定义的全变分，并利用预解式原偶混合梯度算法优化求解，将全变分正则化项转成对偶形式求解，保真项以原问题求解。仿真实验结果表明，在信噪比、图像一致性方面，文中方法都有所提升，能产生更清晰的边缘和图像结构，提高了去噪性能。

来源：2020年第2期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看南京邮电大学学报(自然科学版)杂志2020年第2期