本文關(guān)鍵詞： 圖像恢復(fù) 梯度直方圖 梯度稀疏化 優(yōu)化算法　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)圖像恢復(fù)中邊緣損壞及細(xì)節(jié)丟失等問題,從分析梯度直方圖的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出發(fā),提出了一種基于梯度稀疏性的正則方法,建立了具有梯度先驗(yàn)信息的圖像恢復(fù)模型。該模型不僅能夠增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)特征,而且能夠在去除模糊及噪聲與保持圖像邊緣之間取得很好的平衡。設(shè)計(jì)了一種新的優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法快速有效且收斂性好,新模型能夠在很好地去除模糊和噪聲的同時(shí),有效保留圖像邊緣及紋理等信息。
[Abstract]:Aiming at the problems of edge damage and detail loss in image restoration, a regularization method based on gradient sparsity is proposed by analyzing the distribution characteristics of gradient histogram and the best representation of gradient sparsity. An image restoration model with gradient prior information is established, which can not only enhance the details of the image. A new optimization algorithm is designed to solve the model. The experimental results show that the new algorithm is fast, effective and convergent. The new model can effectively preserve the information of image edge and texture while removing blur and noise.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;河南科技學(xué)院數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61362129,61379030,61472303) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(NSIY21)資助課題
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1537994