改进的迭代算法在图像恢复正则化模型中的应用

fordies1 · 发表于 2021-2-22 10:50

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摘要：根据图像成像过程容易受泊松噪声的影响，提出用ＫｕｌｌｂａｃｋＬｅｉｂｌｅｒ距离描述保真项，用平方根复合函数描述正则项，建立具有自适应权系数的能量泛函正则化模型．由于模型的梯度退化和海森矩阵的规模较大，使得无法应用牛顿迭代算法．本文利用退化梯度幅值作为约束集，建立可对角化和容易求逆的海森矩阵，提出改进的牛顿投影迭代算法．仿真表明，该方法取得较小的相对误差、偏差，较高的信噪比和良好的视觉效果．

关键词：正则化；图像恢复；海森矩阵；活跃集

原子显微镜成像、Ｘ射线断层扫描成像以及雷达成像等［１］可表述为Ｆｒｅｄｈｏｌｍ积分方程，离散后得到方程往往是不适定的［２］，无法直接得到理想图像．为获得理想图像，目前最好的办法是建立由保真项和正则项组成的能量泛函［１］．

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zawq · 发表于 2021-2-22 13:13

图像恢复

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[毕业设计] 改进的迭代算法在图像恢复正则化模型中的应用

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