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文檔簡介
1、圖像恢復(fù)問題是圖像處理領(lǐng)域的經(jīng)典問題之一,它是改進(jìn)圖像外貌的一個處理領(lǐng)域。本文首先介紹了圖像與圖像恢復(fù)的一些基本知識,主要分析了基于總變差(TV)的圖像恢復(fù)模型及其發(fā)展進(jìn)程。
其次本文介紹了一種在圖像恢復(fù)中求解總變差(TV)極小化問題的原對偶方法,主要思想是在使用像牛頓法的線性化技巧之前,通過引入一個附加的變量來去除一些在TV-范數(shù)定義中由于|▽u|的不可微性引起的奇異性。Chan,Golub和Mulet所做的實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明
2、了這種方法可能具有全局收斂性,但是這種方法在處理大型問題時需要很長的運(yùn)算時間,為此,我們又提出了一種在原對偶方法基礎(chǔ)上的新的基于分塊的圖像去噪方法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明這種方法不僅能夠顯著的提高去噪效率,而且對圖像恢復(fù)質(zhì)量也有一定的提高。
最后本文介紹了一種新的迭代正則化圖像恢復(fù)方法,這是一種求解反問題,特別是針對基于總變差的圖像恢復(fù)中產(chǎn)生的問題的,一種基于使用廣義的Bregman距離的迭代正則化程序。我們得到了對于一般程序的嚴(yán)格
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