模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (11): 1009-1018    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201611006
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基于自适应投影算法的分数阶全变分去噪模型*
张桂梅1,孙晓旭1,刘建新2
1.南昌航空大学 江西省图像处理与模式识别重点实验室 南昌 330063
2.西华大学 机械工程学院 成都 610039
Fractional Total Variation Denoising Model Based on Adaptive Projection Algorithm
ZHANG Guimei1, SUN Xiaoxu1, LIU Jianxin2
1.Key Laboratory of Jiangxi Province for Image Processing and Pattern Recognition,
Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063
2.School of Mechanical Engineering, Xihua University, Chengdu 610039

全文: PDF (1510 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了在图像去噪的同时较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,提出基于自适应投影算法的分数阶全变分模型.该模型使用Grünwald-Letnikov分数阶微分替代全变分正则项中的一阶导数,通过将图像投影在全变分球体上以解决分数阶全变分的优化问题.并根据图像的局部信息将图像分为纹理区域和非纹理区域,从而自适应计算投影方法中的软阈值.理论分析和实验均表明,文中方法在去除噪声的同时可以消除块效应,并且能有效保持图像的弱边缘和纹理细节.
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作者相关文章
张桂梅
孙晓旭
刘建新
关键词 图像去噪 分数阶微分 全变分 投影算法    
Abstract:To preserve weak edges and texture details of an image during image denoising, a fractional order total variation denoising model is presented based on adaptive projection algorithm. Firstly, Grünwald-Letnikov fractional order differential is used as a substitute for the first order derivative in the regularization term of total variation model. Secondly, the image is projected to a total variation ball to handle the optimization problem. The image is divided into the texture area and the non-texture area according to the local information of the image, and thus soft threshold values can be calculated adaptively. Both theoretical analysis and experimental results show that the proposed method eliminates the block effect as well as preserves the texture details effectively for removing noise.
Key wordsImage Denoising    Fractional Differential    Total Variation    Projection Algorithm   
收稿日期: 2016-04-20     
ZTFLH: TP 391.41  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61462065,61263046)、江西省自然科学基金项目(No.20151BAB207036)资助
作者简介: 张桂梅,女,1970年生,博士,教授,主要研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别.E-mail:guimei.zh@163.com.
孙晓旭,男,1992年生,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别.E-mail:sunxiaoxu@outlook.com.
刘建新(通讯作者),男,1969年生,博士,教授,主要研究方向为计算机视觉、智能机器人.E-mail:jamson_liu@163.com.
引用本文:   
张桂梅,孙晓旭,刘建新. 基于自适应投影算法的分数阶全变分去噪模型*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(11): 1009-1018. ZHANG Guimei, SUN Xiaoxu, LIU Jianxin. Fractional Total Variation Denoising Model Based on Adaptive Projection Algorithm. , 2016, 29(11): 1009-1018.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201611006      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2016/V29/I11/1009
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