在Gβp,q空间收缩的图像复原方法

摘要：

在DT模型、Jiang模型和LHLLAV模型等图像复原方法的基础上,提出了在新的光滑空间上的图像复原模型.首先剖析了新模型的参数含义和物理意义,阐述了Besov空间和Gβp,q空间的定义、性质和范数.根据Gβp,q空间和Besov空间的关系,把模型在Gβp,q空间中重新描述.引入替代函数,消除K*Ku对求解带来的困难,推导了新模型在第二代Curvelet变换域的求解,得到了一个关键性的Curvelet域收缩求解公式.最后,对图像复原模型给出了算法步骤和实验,验证了复原效果和计算复杂度,模型收敛快,比LHLLAV模型省时近一半,图像的SNR也比LHLLAV模型的高.

关键词：替代函数、Besov空间、Curvelet域收缩、Gβp、q空间、图像复原

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973计划2010CB933903;国家自然科学基金60872157

在线出版日期：2012-04-27（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：120-124