去除阶梯效应和震荡提取的分片变分分解模型

摘要：

为了去除在变分图像分解中TV模型结构部分出现的阶梯现象和精确地提取震荡部分,提出一个分片变分分解模型.该模型将图像的支撑集聚类为2个不同性质的区域,在平滑区域采用固定边界的Mumford-Shah模型进行分解,以去除平滑区域内的阶梯现象；再在过渡区域采用(BV,G)分解,以此来精确地提取图像的震荡部分；然后对模型存在非平凡解的条件进行了讨论；最后采用梯度下降和有限差分对模型进行交替迭代求解.理论分析和与TV模型的对比实验结果表明,文中模型能很好地去除结构分量中的阶梯现象,并且能精确地提取图像的噪声和纹理.

关键词：图像分解、Mumford-Shah模型、(BV、G)分解、能量泛函、梯度下降

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目KJ121404;重庆科技学院校内重点项目培育基金资助项目CK2011Z15

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1237-1244