模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (6): 798-803    DOI:
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一种自适应全变分图像去噪算法
牛和明,杜茜,张建勋
南开大学机器人与信息自动化研究所天津300071
An Algorithm of Adaptive Total Variation Image Denoising
NIU He-Ming, DU Qian, ZHANG Jian-Xun
Institute of Robotics and Automatic Information System, Nankai University, Tianjin 300071

全文: PDF (949 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 针对传统全变分去噪算法存在需要已知噪声方差和阶梯效应的问题,提出一种自适应全变分图像去噪算法。该算法通过修改传统算法中的逼近项,将经模糊处理后的图像代替原含噪声图像,使得在算法的计算过程中不需要已知图像的噪声方差,也减少逼近项因图像噪声所产生的误差影响。并且拉格朗日因子不再是一个全局变量,而是由图像局部信息决定其数值大小,同时用近似的边缘信息对拉格朗日因子进行加权,从而使图像的演化过程可以由统一的演化公式来表示。最后从实验和数据分析的结果可以看出,该算法要明显优于传统的全变分图像去噪算法。
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作者相关文章
牛和明
杜茜
张建勋
关键词 全变分图像去噪偏微分方程信噪比非线性滤波    
Abstract:Aiming at the algorithm of traditional total variation image denoising which needs to know the noise variance and staircase of the object, an algorithm of adaptive total variation image denoising is proposed. The approximation item of traditional algorithm is modified by replacing the original noisy image with a blurred image, thus it is not necessary to know the noise variation of the image, and the impact of image noise in fidelity item is also reduced. Lagrange multiplier is no longer a global variable, as well as its numerical size is determined by image local information. Simultaneously, Lagrange multiplier is weighted by approximate edge information. So the evolution of the image can be expressed in a unified evolution equation. The experimental results and data analysis show that the proposed algorithm is superior to the traditional total variation image denoising algorithm.
Key wordsTotal Variation    Image Denoising    Partial Differential Equation    Signal to Noise Ratio    Nonlinear Filtering   
收稿日期: 2011-02-15     
ZTFLH: TP751.1  
基金资助:国家863计划资助项目(No.2009AA044001)
作者简介: 牛和明,男,1983年生,博士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别与人工智能.E-mail:niuheming@mail.nankai.edu.cn.杜茜,女,1986年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、计算机图形学.张建勋,男,1961年生,教授,博士生导师,主要研究方向为高级机器人控制.
引用本文:   
牛和明,杜茜,张建勋. 一种自适应全变分图像去噪算法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(6): 798-803. NIU He-Ming, DU Qian, ZHANG Jian-Xun. An Algorithm of Adaptive Total Variation Image Denoising. , 2011, 24(6): 798-803.
链接本文:  
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