【摘 要】
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针对传统ROF模型在修复图像时易产生阶梯效应，提出了一种自适应分数阶TV修复算法．该算法利用分数阶微分的全局性，将ROF修复模型的正则项由一阶微分拓展到分数阶微分，有效地解决了
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院,深圳大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61363076);江西省自然科学基金(20142BAB207020)
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针对传统ROF模型在修复图像时易产生阶梯效应，提出了一种自适应分数阶TV修复算法．该算法利用分数阶微分的全局性，将ROF修复模型的正则项由一阶微分拓展到分数阶微分，有效地解决了传统ROF模型在修复图像时所产生的阶梯效应．另外，为了更好地保持修复图像的边缘，在分数阶微分正则项上设计了一个自适应边缘指示算子．由于该模型与鞍点结构的优化模型上具有相似性，所以在算法上采用基于预解式的原始对偶算法对新模型进行求解，并且采用自适应卷积滤波函数来自由地控制新模型修复扩散的强弱．实验结果表明：相比于传统的TV、TGV修复
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