基于自适应TV<sub>p</sub>正则化图像恢复方法

李率杰; 冯兆永

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基于自适应TV_p正则化图像恢复方法

研究论文 | 更新时间：2023-12-11

- 基于自适应TV_p正则化图像恢复方法
- Image restoration method based on adaptive TV_p regularization
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2016年55卷第5期页码：8-13
- 作者机构：
  
  1. 河南科技大学数学与统计学院,河南,洛阳,471023
  2. 
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2016，
  
  网络出版日期：2016-10-25，
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李率杰, 冯兆永. 基于自适应TV_p正则化图像恢复方法[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2016,55(5):8-13.

LI Shuaijie, FENG Zhaoyong. Image restoration method based on adaptive TV_p regularization[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2016,55(5):8-13.
李率杰, 冯兆永. 基于自适应TV_p正则化图像恢复方法[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2016,55(5):8-13. DOI：

LI Shuaijie, FENG Zhaoyong. Image restoration method based on adaptive TV_p regularization[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2016,55(5):8-13. DOI：

摘要

为了解决图像恢复时所引起的阶梯效应和边缘模糊问题，定义可变TV

范数，提出一个自适应TV

(Adaptive TV

ATV

)正则恢复模型，并结合AOS数值计算方法，给出完整的ATV

正则恢复算法，其中p可以自动区分图像中的边缘和平坦区域，自适应选择不同的数值，使得新模型在恢复的同时不仅能够自适应的对图像中目标边缘进行有效的保护，而且可以避免出现阶梯效应。实验表明，和主要的一些正则模型相比，本恢复算法对模糊图像的恢复无论在视角效果还是定量指标上都有了明显的改进。

Abstract

In order to avoid the staircasing effect and edge blurring problem. A variable TV

norm was defined

and an adaptive TV

(ATV

) regularization model was proposed. Combining the AOS numerical method

a complete ATV

regularization algorithm was shown

where p can be adaptive selected according to different image areas. The characteristics make the new model preserve the edge information better and avoid the staircasing effect while image restoration. Experiments showed that compared with the existing regularization models

it improved the restoration results in both visual effects and SBR and PSNR.

关键词

图像恢复ATVp正则AOS数值计算

Keywords

image restorationATVpregularizationAOS method

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基于自适应TVp正则化图像恢复方法

Image restoration method based on adaptive TVp regularization

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摘要

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基于自适应TV_p正则化图像恢复方法

Image restoration method based on adaptive TV_p regularization