【摘 要】
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图像分解是图像处理中的基本问题,对纹理图像的恢复、目标识别等图像技术具有重要作用。运用半二次规整化方法对Vese-Osher图像分解模型的正则项进行改进,对不同类型图像通过调整参数选取恰当的扩散系数,以保护结构图像的边缘信息,并对扩散系数采用0°的直角坐标系和45°的直角坐标系优化差分格式进行数值计算,数值实验结果表明改进的方法对不同的图像具有更好的适应性,能够较好的保护结构部分的边缘信息,使得图
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项目资助(2011JE011),陕西省教育厅专项科研基金项目资助(2013JK1203)。
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图像分解是图像处理中的基本问题,对纹理图像的恢复、目标识别等图像技术具有重要作用。运用半二次规整化方法对Vese-Osher图像分解模型的正则项进行改进,对不同类型图像通过调整参数选取恰当的扩散系数,以保护结构图像的边缘信息,并对扩散系数采用0°的直角坐标系和45°的直角坐标系优化差分格式进行数值计算,数值实验结果表明改进的方法对不同的图像具有更好的适应性,能够较好的保护结构部分的边缘信息,使得图像的结构-纹理分解更加彻底。
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