基于交叠组合稀疏高阶全变分的图像复原
High order total variation with overlapping group sparsity for image restoration
南京信息工程大学 a. 电子与信息工程学院; b. 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心, 南京 210044
摘要
针对传统全变分进行扩展，提出了一种高阶全变分结合交叠组合稀疏的新算法，将像素级别梯度信息推广为高阶交叠组合稀疏梯度信息，更好地抑制了因全变分产生的阶梯效应并保存了图像边缘等细节信息。为了解决提出的图像复原新算法的优化问题，采用交替方向乘子算法（ADMM）来交替求解优化问题。将新算法与其他几种相关算法相比，并用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）两个评价指标来评价图像复原后的质量，从而论证了新算法的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(11202106, 61302188)
江苏省“信息与通信工程”优势学科建设项目
江苏高校品牌专业建设工程资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0246
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3159-3163,3174
文章编号: 1001-3695(2020)10-057-3159-05
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
范梦佳, 周先春. 基于交叠组合稀疏高阶全变分的图像复原 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3159-3163,3174. (Fan Mengjia, Zhou Xianchun. High order total variation with overlapping group sparsity for image restoration [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3159-3163,3174. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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