基于共轭梯度法和全变差正则化的图像复原

摘要：

当图像边界满足齐性Dirichlet条件时,正则化图像复原问题可归结为求解系数矩阵为含有正则化参数的线性方程组.为了更好地复原退化图像的边缘细节,选取原图像的全变差函数为正则化函数,取定适当的正则化参数,用共轭梯度法求解线性方程组而得到复原图像.仿真结果表明:与Tikhonov正则化复原方法相比较,全变差约束能更好地保留图像的细节,对模糊图像能够取得比较满意的复原效果.从GMG和LS两种客观指标也说明了这一点.

关键词：图像复原、全变差、共轭梯度法、分块Toeplitz矩阵

所属期刊栏目：25

分类号：TP39141(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：14-18