【摘要】：利用泊松噪聲分布與圖像灰度值相關(guān)這一特性,結(jié)合圖像的水平集曲線對圖像灰度值的刻畫能力,在Bayesian-MAP框架下,提出了歐拉彈性正則與泊松似然保真的圖像泊松去噪變分正則化模型.利用交替方向乘子法,將原問題轉(zhuǎn)化為幾個不同低階子問題的求解.對于子問題中出現(xiàn)的高階非線性項,利用滯后擴散不動點迭代進行線性化,從而得到模型的快速迭代求解算法.通過數(shù)值模擬實驗,證明了當(dāng)圖像受不同強度泊松噪聲影響時,所提出的泊松去噪方法都能夠有效的抑制泊松噪聲,同時具有良好的結(jié)構(gòu)保持性能.
[Abstract]:Using Poisson noise distribution and image gray value correlation, combined with the ability of image level set curve to depict the image gray value, under the Bayesian-MAP framework, An image Poisson denoising variational regularization model with Eulerian elastic regularization and Poisson likelihood fidelity is proposed. The method of alternating direction multiplier is used to transform the original problem into the solution of several lower order subproblems. For the higher order nonlinear terms in the subproblem, the hysteretic diffusion fixed point iteration is used to linearize the model, and a fast iterative algorithm for solving the model is obtained. The numerical simulation results show that the proposed Poisson denoising methods can suppress Poisson noise effectively and have good structure retention performance when the image is affected by Poisson noise of different intensity.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)理學(xué)院;南京理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61301215,No.61471199) 國家自然科學(xué)重點基金(No.11431015)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2169120