【摘要】：針對傳統(tǒng)ROF模型在修復(fù)圖像時易產(chǎn)生階梯效應(yīng),提出了一種自適應(yīng)分數(shù)階TV修復(fù)算法.該算法利用分數(shù)階微分的全局性,將ROF修復(fù)模型的正則項由一階微分拓展到分數(shù)階微分,有效地解決了傳統(tǒng)ROF模型在修復(fù)圖像時所產(chǎn)生的階梯效應(yīng).另外,為了更好地保持修復(fù)圖像的邊緣,在分數(shù)階微分正則項上設(shè)計了一個自適應(yīng)邊緣指示算子.由于該模型與鞍點結(jié)構(gòu)的優(yōu)化模型上具有相似性,所以在算法上采用基于預(yù)解式的原始對偶算法對新模型進行求解,并且采用自適應(yīng)卷積濾波函數(shù)來自由地控制新模型修復(fù)擴散的強弱.實驗結(jié)果表明:相比于傳統(tǒng)的TV、TGV修復(fù)算法,文中提出的自適應(yīng)分數(shù)階TV修復(fù)算法有著更好的修復(fù)效果,能夠?qū)χT如斑塊、劃痕、文字等類型的圖像破損進行較好地修復(fù).
[Abstract]:In view of the ladder effect of traditional ROF model in image restoration, an adaptive fractional TV restoration algorithm is proposed. The algorithm extends the canonical term of ROF restoration model from first order differential to fractional differential by using the global property of fractional differential, which effectively solves the ladder effect produced by traditional ROF model in image restoration. In addition, in order to keep the edge of the repaired image better, an adaptive edge indicator operator is designed on the fractional differential regular term. Because of the similarity between this model and the optimal model of saddle point structure, the original dual algorithm based on resolvent is used to solve the new model. The adaptive convolution filtering function is used to control the intensity of the repair diffusion of the new model freely. The experimental results show that compared with the traditional TV,TGV restoration algorithm, the proposed adaptive fractional TV repair algorithm has a better effect on the restoration of image damage, such as patches, scratches, text and other types of image damage.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;深圳大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61363076) 江西省自然科學(xué)基金(20142BAB207020)
【分類號】：TP391.41

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