解決全變分圖像降噪模型的自適應(yīng)不動點算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由于Rudin、Osher和Fatemi提出的全變分模型在去噪聲的同時很好的兼顧了保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)的要求，全變分模型及其推廣被廣泛的使用在針對各種噪音的降噪，去模糊等圖像恢復(fù)問題上.所有的這類圖像恢復(fù)模型，都可以簡潔的概括為如下兩個下半連續(xù)的正常凸函數(shù)加和的最小值問題
　　argmin{(φ)(x)+(Ψ)(Bx):x∈(R)n｝，(1)
　　其中B為一個線性映射.
　　在實際的圖像恢復(fù)模型中，函數(shù)(φ)(·)和(

2、Ψ)(·)至少有一個是非光滑的.這使得問題(1)非常難以計算.Micchelli利用了迫近算子的概念，將問題(1)等價的轉(zhuǎn)化為求一個與迫近算子關(guān)系緊密的算子的不動點的問題.對不動點算法進(jìn)一步的推廣，使得我們可以將許多已有的算法都?xì)w結(jié)為不動點算法的一個特殊形式.
　　Goldstein和Osher提出的Split Bregman算法利用目標(biāo)函數(shù)變量解耦的方式改進(jìn)了Bregman迭代算法，可以非常高效的解決ROF全變分模型.這個算法在

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