|
|
1.
基于可变指数及L1保真项的图像去噪算法
耿海 何小卫 樊骏笠
计算机应用
2013, 33 (10):
2931-2934.
全变分(TV)模型采用了梯度的1范数作为正则化约束, 它能够沿着梯度方向较好地保护图像的边缘信息，但在图像较均匀区域，容易产生“阶梯”效应。利用梯度的可变指数函数作为正则化项，提出TV模型的改进模型, 该模型既保持TV模型保护图像边缘信息的优点，又可以明显地减少非边界区域“阶梯”效应的产生,同时把〖WTHX〗u-〖WTHX〗f的1范数作为数据保真项增强了模型修复图像破损部分的能力
相关文章 |
多维度评价
|
|
