本文選題：統(tǒng)計(jì)量 + 自適應(yīng)��； 參考：《軟件導(dǎo)刊》2018年02期

【摘要】：針對(duì)圖像去噪的問題,提出了一種自適應(yīng)范數(shù)及正則化參數(shù)的圖像重建方法。首先,考慮到退化圖像不僅含有高斯噪聲,而且含有拉普拉斯噪聲,利用最大似然估計(jì)的思想估計(jì)高斯噪聲和拉普拉斯噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差;其次,由于在圖像重建過程中,噪聲分布會(huì)發(fā)生變化,為此,構(gòu)造基于統(tǒng)計(jì)量的高斯和拉普拉斯權(quán)重函數(shù),整合L_1、L_2范數(shù),設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)加權(quán)函數(shù);最后,結(jié)合自適應(yīng)正則化參數(shù)方法,設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)L_1、L_2范數(shù)及正則化參數(shù)的圖像重建方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法對(duì)含有混合噪聲的不同圖像具有比較理想的重建效果。
[Abstract]:Aiming at the problem of image denoising, an image reconstruction method based on adaptive norm and regularization parameters is proposed. Firstly, considering that the degraded image contains not only Gao Si noise, but also Laplace noise, the standard deviation of Gao Si noise and Laplace noise is estimated by using the idea of maximum likelihood estimation. The noise distribution will change, so we construct the Gao Si and Laplacian weight functions based on statistics, integrate L1 / L _ 2 norm, design an adaptive weighting function, finally, combine the adaptive regularization parameter method, An adaptive image reconstruction method based on L1 / L _ 2 norm and regularization parameters is proposed. The experimental results show that the proposed method is effective for different images with mixed noise.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61462052) 云南省人才培養(yǎng)基金資助項(xiàng)目(KKSY201403049)
【分類號(hào)】：TP391.41

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