基于分数阶与NCTGV的图像放大新模型

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针对传统全变分在图像放大时容易产生"阶梯效应"与边缘模糊等问题,在此基础上考虑到非凸二阶总广义变分在抑制"阶梯效应"以及分数阶在保护图像细节信息的特性,提出了基于纹理分解的分数阶非凸二阶总广义变分图像放大模型.新模型将低分辨率图像分解为卡通与纹理两个部分,卡通部分为原始图像的平坦区域,使用传统全变分易产生"阶梯效应",因此对卡通部分采用非凸二阶总广义变分模型处理.针对图像细节信息较多的纹理部分,采用分数阶变分模型处理,可更好的完善图像细节信息.对所提出的新模型,采用原始对偶与Chambolle投影算
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