基于自适应正则化的全变分去噪算法

摘要：

Stanley Osher和Martin Burger提出的基于Bregman距离的迭代正则化全变分去噪算法运算速度较快,但是应用于图像去噪时,没有考虑不同区域的灰度分布特性,从而容易导致纹理等重要信息丢失或模糊的缺陷.针对这一现象,提出了一种基于自适应正则化的全变分去噪算法.论文对Osher的去噪模型中的全局正则化参数进行改进,给出了一种根据图像中不同区域的灰度分布特性,自适应选取正则化参数的方法.该算法可以保留图像的边缘和纹理细节信息.实验结果证实了所提算法的有效性,其信噪比较原有方法至少提高1.0 dB以上.

关键词：图像去噪、全变分、Bregman距离、自适应去噪

所属期刊栏目：14

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973项目2003CB716103

在线出版日期：2009-12-04（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：1950-1954