【摘 要】
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在图像处理问题中,对图像去噪方法的研究一直是热点问题.早期以基于偏微分方程的局部去噪方法为主,近几年,利用图像相邻或重叠块间的相似性来恢复未知像素的非局部去噪成为研
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在图像处理问题中,对图像去噪方法的研究一直是热点问题.早期以基于偏微分方程的局部去噪方法为主,近几年,利用图像相邻或重叠块间的相似性来恢复未知像素的非局部去噪成为研究重点.本论文首先研究了非局部OSV模型及其原始对偶解法,首次将Split Bregman算法引入到非局部OSV模型,从理论上给出了算法求解过程,并通过实验验证新的求解算法具有较好的去噪效果,同时还能有效地去处纹理图像噪声,减少了对光滑区域去噪时产生的阶梯效应,提高了保持图像纹理和细节方面的能力;然后提出了一个双正则非局部OSV模型,在非局部OSV模型中引入一个二次正则项,更进一步提高了模型的去噪与保持细节的能力;最后提出了非局部CEP-H-1模型,在新模型中,非局部全变差正则化项和非局部拉普拉斯正则化项形成了新的正则化项,数据保真度项由非局部H-1范数代替了经典的L2范数.新模型的有效性及有关性质得到了证明.在模型的求解过程中,将交替方向最小化和Split Bregman迭代相结合,提出了模型的Split Bregman方法.实验结果表明,提出的新模型在去除噪声方面优于非局部CEP-L2模型,特别是在纹理较丰富的图像中优势更加明显.
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