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1. 基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法

李辉, 吴传生, 刘俊, 刘文

计算机应用 2021, 41 (7): 2039-2047. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020081325

摘要（461）

PDF （6854KB）（260）

针对纹理图像在平滑过程中低对比度边缘易丢失和纹理细节抑制不彻底等问题，提出基于梯度曲面面积与稀疏约束的图像平滑方法。首先，将图像视作三维空间中的二维嵌入曲面，再在此基础上分析图像的几何特征并提出梯度曲面面积约束正则化项，以提高纹理抑制性能；其次，根据图像的统计特性，建立 L ₀梯度稀疏与自适应梯度曲面面积约束的混合正则化约束图像平滑模型；最后，采用交替方向乘子法对非凸非光滑的优化模型进行高效求解。通过纹理抑制、边缘检测、纹理增强和图像融合等方面的实验结果可知，所提出的图像平滑算法克服了 L ₀梯度最小化平滑方法易造成的阶梯效应和欠滤波等缺陷，能够在去除大量纹理信息的同时保持并锐化图像显著的边缘轮廓。

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2. 混合非凸非光滑正则化约束的模糊图像盲复原

耿源谦, 吴传生, 刘文

计算机应用 2020, 40 (4): 1171-1176. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019091647

摘要（551）

PDF （2187KB）（423）

为能够复原出高质量的清晰图像，提出一种混合正则化约束的模糊图像盲复原方法。首先，根据模糊核的稀疏性，采用 L ₀范数的正则项对模糊核进行稀疏约束，以提高模糊核估计的准确性；然后，根据图像梯度的稀疏性，采用混合一阶和二阶图像梯度的 L ₀范数对图像梯度进行正则化约束，以保留图像边缘信息；最后，由于所提出的混合正则化约束模型本质上是非凸非光滑优化问题，通过交替方向乘子法对模型进行求解，并在非盲反卷积阶段采用 L ₁范数数据拟合项和全变分的方法复原清晰图像。实验结果表明，所提方法能够复原出更加清晰的细节和边缘信息，复原结果的质量更高。

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3. 一种改进的小波消噪阈值选取方法

朱华吴传生汪小梅

计算机应用

摘要（1482）

PDF （510KB）（988）

在3σ准则及半硬取阈值(SHT)的基础上，介绍了一种新的阈值函数。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点，并且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。仿真结果表明，消噪效果有了明显的改观。