L1范数约束的非局部均值正则图像去模糊模型

摘要：

为了保护图像边缘、细节等信息,建立了l1范数约束的非局部均值正则模型.首先通过实验证明了非局部均值去噪算法余项的概率密度函数具有较强的拖尾性质,符合Laplace分布的特点.基于此,使用l1范数约束的非局部均值去噪算法余项作为新的正则项,提出了新的正则模型.然后利用Bregman算子分裂算法求解得到相应的优化算法,并且可将新算法看成Plug-and-Play Priors算法的推广.实验结果表明,新模型在去除模糊,保护图像边缘、细节等信息方面的性能都优于l2范数约束的非局部均值正则模型和Plug-and-Play Priors模型.

关键词：图像去模糊、非局部均值算法、正则模型、Bregman算子分裂算法

所属期刊栏目：41

分类号：TN929.53

资助基金：国家自然科学基金项目61271294, 61472303, 61772389;中央高校基本科研业务费专项资金项目NSIY21

在线出版日期：2018-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：81-87