本文選題：分數(shù)階 + 正則化方法　； 參考：《計算數(shù)學》2017年04期

【摘要】：全變分正則化方法已被廣泛地應用于圖像處理,利用此方法可以較好地去除噪聲,并保持圖像的邊緣特征,但得到的優(yōu)化解會產(chǎn)生"階梯"效應.為了克服這一缺點,本文通過分數(shù)階微積分正則化方法,建立了一個新的圖像處理模型.為了克服此模型中非光滑項對求解帶來的困難,本文研究了基于不動點方程的迫近梯度算法.最后,本文利用提出的模型與算法進行了圖像去噪、圖像去模糊與圖像超分辨率實驗,實驗結(jié)果表明分數(shù)階微積分正則化方法能較好的保留圖像紋理等細節(jié)信息.
[Abstract]:The total variation regularization method has been widely used in image processing. The method can remove noise and preserve the edge feature of the image, but the optimized solution will produce "step effect". In order to overcome this shortcoming, a new image processing model is established by fractional calculus regularization. In order to overcome the difficulty of solving the nonsmooth term in this model, the approach gradient algorithm based on fixed point equation is studied in this paper. Finally, the experiments of image denoising, image de-blurring and image super-resolution are carried out by using the proposed model and algorithm. The experimental results show that the fractional calculus regularization method can preserve the image texture and other details.
【作者單位】： 中山大學數(shù)學學院;中山大學廣東省計算科學重點實驗室;
【分類號】：O172;TP391.41

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本文編號：1863116