文件名称：论文研究-含脉冲噪声模糊图像复原的自适应二阶变分模型.pdf
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更新时间：2022-08-11 12:07:48
图像复原,脉冲噪声,总广义变分,边缘检测算子,交替方向乘子法
针对经典的基于L1数据保真项的总变分图像复原模型易导致阶梯效应和损失图像重要细节的缺陷，提出了一种基于L1数据保真项的二阶总广义变分（total generalized variation，TGV）图像复原模型。为进一步提升含脉冲噪声模糊图像复原质量，在二阶TGV图像复原模型中引入边缘检测算子，使其在图像边缘区域减弱扩散，较好地保护图像边缘特征；在图像平滑区域增强扩散，有效地消除脉冲噪声和抑制阶梯效应。为稳定地复原降质图像，采用交替方向乘子法求解二阶变分模型。实验结果表明，提出的图像复原模型在消除噪声和模糊的同时，能成功抑制阶梯效应并保留图像的边缘结构特征。相比经典的图像复原模型，新模型在信噪比、相对误差和结构相似度等方面均取得了较好的图像复原效果。