【摘 要】
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针对图像去噪的问题,提出了一种自适应范数及正则化参数的图像重建方法。首先,考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的标准差;其次,由于在图像重建过程中,噪声分布会发生变化,为此,构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数,整合L_1、L_2范数,设计一种自适应加权函数;最后,结合自适应正则化参数方法,设计了一种自适应L_1、L_2范数及正则
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61462052）,云南省人才培养基金资助项目（KKSY201403049）
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针对图像去噪的问题,提出了一种自适应范数及正则化参数的图像重建方法。首先,考虑到退化图像不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,利用最大似然估计的思想估计高斯噪声和拉普拉斯噪声的标准差;其次,由于在图像重建过程中,噪声分布会发生变化,为此,构造基于统计量的高斯和拉普拉斯权重函数,整合L_1、L_2范数,设计一种自适应加权函数;最后,结合自适应正则化参数方法,设计了一种自适应L_1、L_2范数及正则化参数的图像重建方法。实验结果表明,提出的方法对含有混合噪声的不同图像具有比较理想的重建效果。
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