【摘 要】
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传统的各向同性平滑方法 ,如拉普拉斯平滑方法 ,虽然能去掉图像的噪声 ,但同时也可能使图像的边缘信息模糊 ,甚至丢失。针对这种情况 ,基于总变分的平滑方法得到重视 ,因为该方法可以在去除噪声的同时 ,对边缘的信息进行增强 ,但是由于基于总变分的平滑方法计算量大 ,且用松弛法迭代的收敛速度比较慢 ,因此引入了多网格预处理的共轭梯度算法来解总变分问题。计算结果表明 ,共轭梯度法的收敛速度明显高于松弛法
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海第二医科大学附属新华医院儿童医学中心
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传统的各向同性平滑方法 ,如拉普拉斯平滑方法 ,虽然能去掉图像的噪声 ,但同时也可能使图像的边缘信息模糊 ,甚至丢失。针对这种情况 ,基于总变分的平滑方法得到重视 ,因为该方法可以在去除噪声的同时 ,对边缘的信息进行增强 ,但是由于基于总变分的平滑方法计算量大 ,且用松弛法迭代的收敛速度比较慢 ,因此引入了多网格预处理的共轭梯度算法来解总变分问题。计算结果表明 ,共轭梯度法的收敛速度明显高于松弛法 ,而采用多网格法收敛速度还可以得到进一步提高。为说明该方法的优点 ,最后对用这两种方法处理的超声医学图
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