【摘 要】
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为了克服分数阶变分图像复原模型在图像的不同区域变分策略恒定以及未有效利用退化函数先验信息的缺点，建立了一种充分利用退化函数先验信息的自适应分数阶图像复原模型。该模型利用退化函数的平滑先验，采用分数阶变分对退化函数加以表示，并通过极小化图像局部梯度信息对分数阶变分项进行约束。模型的优化求解采用极小化Bregman距离与对偶迭代相结合的方法，并通过对比实验证明建立的自适应分数阶图像复原模型可以更好地复
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为了克服分数阶变分图像复原模型在图像的不同区域变分策略恒定以及未有效利用退化函数先验信息的缺点，建立了一种充分利用退化函数先验信息的自适应分数阶图像复原模型。该模型利用退化函数的平滑先验，采用分数阶变分对退化函数加以表示，并通过极小化图像局部梯度信息对分数阶变分项进行约束。模型的优化求解采用极小化Bregman距离与对偶迭代相结合的方法，并通过对比实验证明建立的自适应分数阶图像复原模型可以更好地复原图像的结构与纹理信息，峰值信噪比与结构相似性都有所提高，图像复原性能更优。
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