10.13873/J.1000-9787(2020)06-0143-05
基于加权Lp范数和总变分范数的图像去噪算法
为了获得更好的图像结构平滑度,并显著提高恢复图像的质量,本文将总变分范数和Lp范数引入已有的重加权低秩矩阵恢复算法,提出一种新的低秩矩阵恢复算法,并将其应用在图像去噪中.结合总变分范数和Lp范数,从而能够利用自然图像的低秩特性,增强结构平滑性,并消除大的稀疏噪声以及各种混合噪声.利用迭代交替方向和快速梯度投影算法,顺利求解具有挑战性的非凸优化问题.图像去噪的实验结果表明:所提的方法优于最先进的低秩矩阵恢复方法,特别是对于大的随机噪声.当随机稀疏噪声密度为30%和40%时,图像经本文算法去噪后的峰值信噪比数据和现有方法相比提高多达3.61 dB和7.13 dB.
总变分、Lp范数、低秩矩阵恢复、快速梯度投影、非凸优化
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TP391.41;TP212(计算技术、计算机技术)
2017年江苏省研究生科研创新计划项目SJCX17-0506.KYCX17-1500
2020-06-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
143-147,150