基于加权Lp范数和总变分范数的图像去噪算法

摘要：

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.

关键词：总变分、Lp范数、低秩矩阵恢复、快速梯度投影、非凸优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41;TP212(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年江苏省研究生科研创新计划项目SJCX17-0506.KYCX17-1500

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：143-147,150