脉冲噪声去除的L1正则化方法

摘要：

为了实现脉冲噪声图像的复原,提出了一种基于L1范数正则化模型的脉冲噪声图像复原方法.以全变差正则化模型为基础,选取L1范数作为数据拟合项,加入梯度算子和小波框架作为正则化项,采用分裂Bregman迭代算法和交替方向乘子法求解模型并得到清晰图像.经证明得到由模型解得的序列是有界收敛的,且至少存在一个极值点为复原模型的稳定点.结合峰值信噪比、相对误差和结构相似度进行实验结果对比分析,结果表明采用交替方向乘子法可以有效降低复原模型的求解难度,同时该模型可以有效地去除图像脉冲噪声、抑制图像阶梯效应、保护图像边缘细节、提高峰值信噪比、减少相对误差,在结构相似度方面表现更好,在脉冲噪声图像复原中更具有普遍性,容易得到更加清晰的图像.

关键词：图像复原、正则化模型、脉冲噪声、分裂Bregman迭代算法、交替方向乘子法、收敛性

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73-34;TP391

资助基金：国家自然科学基金;甘肃省科学院应用研究与开发项目;甘肃省重点研发计划;甘肃省传感器与传感技术重点实验室开放基金项目;兰州市科技计划项目;甘肃省优秀研究生创新之星项目;西北师范大学研究生科研资助项目

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：47-53