【摘要】：全變差正則化方法是相干斑噪聲抑制研究的熱點(diǎn).非凸正則項(xiàng)能夠更好地保持圖像的邊緣、紋理細(xì)節(jié)信息;空間自適應(yīng)正則化參數(shù)可以根據(jù)像素點(diǎn)所在的區(qū)域,合理地控制噪聲抑制程度,從而提高噪聲抑制效果.本文結(jié)合非凸正則項(xiàng)和空間自適應(yīng)正則化參數(shù)提出了一種新的全變差相干斑噪聲抑制模型,并且給出了一種模型求解的數(shù)值算法.數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果表明該模型能夠獲得更好的相干斑噪聲抑制效果.
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圖片說(shuō)明：可以看到，隨著A的增加，SNR出現(xiàn)了先增大
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圖片說(shuō)明： 枷?14I ?L_c 圖3可以看到，隨著A的增加，SNR出現(xiàn)了先增大13.-^-L=i3 后減少的趨勢(shì)，對(duì)于不同的L，SNR的最大值都出""”?""“L=20q12 現(xiàn)在A的大小在1.5到2之間.為了測(cè)試的方便，在>(eeeeeeeee^eeeeeeeeeeeeeeeeeee^eeeeeeo 后面的測(cè)試過(guò)程中，初始正則化參數(shù)A的大小都設(shè)K11.§ 置為1.7.g. 4.1.3濾波窗口大小rJ 測(cè)試濾波窗口大小r對(duì)噪聲抑制效果的影響.510152025303540 首先設(shè)置<5=5，A=1.7，T=2,a=2.5，濾波窗0,? 口大小r6{9,11,13，15，17,19，21,23，25}，SNR圖2SNR隨迭代步長(zhǎng)5的變化趨勢(shì)隨r變化的趨勢(shì)如圖4所示.從圖4可以看出，隨著4.1.2初始正則化參數(shù)A 濾波窗口r■的增加，SNR也不斷增加，但是增加的為了設(shè)置最優(yōu)的初始正則化參數(shù)A，固定 幅度不斷減少.這是因?yàn)殡S著濾波窗口不斷增大，<5=5,r=17,r=2,a=2.5,讓初始化A的 窗口內(nèi)所含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)增加，，能夠更加準(zhǔn)確地調(diào)取值在區(qū)間[1，3],SNR隨A的變化如圖3所示.從 整正則化參數(shù)，從而更好地控制噪聲抑制程度.但189501-7
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;周口職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):2014CB340303) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(批準(zhǔn)號(hào):2013AA01A213)資助的課題~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2512768