稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法

摘要：

在Bayesian-MAP框架下,建立了针对Laplace噪声的稀疏性正则化图像去噪凸变分模型,模型采用L1范数作为数据保真项,非光滑的正则项约束图像在过完备字典下表示系数的稀疏性.进一步基于Peaceman-Rachford算子分裂算法,提出了数值求解该非光滑模型的多步迭代快速算法,通过引入保真项与稀疏性正则项的邻近算子,可将原问题转换为两个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂性.实验结果验证了模型与数值算法的有效性,本算法在摄像自动报靶系统中得到了应用.

关键词：稀疏表示、图像去噪、拉普拉斯噪声、PR算子分裂算法

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”计划资助项目2007AA12Z142;国家自然科学基金资助项目61071146,60802039,60672074;高等学校博士点专项基金资助项目200802880018;江苏省自然科学基金资助项目SBK201022367

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：3542-3544