本文關(guān)鍵詞：泊松噪聲下圖像去模糊的幾個(gè)非凸模型（英文）　出處：《工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：圖像復(fù)原中通常假設(shè)圖像在梯度域上是稀疏的,而非凸正則化方法會(huì)更加促進(jìn)稀疏性.本文基于近年出現(xiàn)的幾類非凸正則項(xiàng),提出了泊松噪聲下圖像去模糊問題的幾個(gè)非凸模型,發(fā)展了相應(yīng)的高效求解算法,并研究了算法的收斂性;數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明所提出的非凸模型可以增強(qiáng)圖像在梯度域上的稀疏性,并優(yōu)于一些現(xiàn)有的方法.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：The National Basic Research Program 973 of China(2013CB329404) the National Natural Science Foundation of China(61370147;61170311)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1 IntroductionImage deblurring under Poisson noise is a fundamental problem in image proce-ssing,which plays a critical role in a wide range of applications,and positron emissiontomography(PET),see[1 6]and references therein.Without loss of generality,w

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1309594