面向全變分圖像復(fù)原的增廣拉格朗日方法綜述
2012-04-29 00:44:03趙曉飛張宏志左旺孟張大鵬
智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用 2012年3期
趙曉飛 張宏志 左旺孟 張大鵬
摘要： 圖像復(fù)原旨在根據(jù)退化圖像重建高品質(zhì)原始圖像，其復(fù)原的質(zhì)量和速度問題一直都是圖像處理領(lǐng)域研究的重要方向。由于其圖像邊緣保持特性，全變分（ＴＶ）最小化模型在圖像復(fù)原領(lǐng)域取得了很大的成功。然而，全變分圖像復(fù)原是一個(gè)典型的非光滑優(yōu)化問題，需要發(fā)展相應(yīng)的快速優(yōu)化算法，而增廣拉格朗日方法（ＡＬＭ）則是近年來發(fā)展起來的一類代表性方法。結(jié)合相關(guān)進(jìn)展，綜述了全變分圖像復(fù)原模型，變量分裂（ＶＳ）法和典型ＡＬＭ算法，并通過實(shí)驗(yàn)從ＣＰＵ運(yùn)行時(shí)間、峰值信噪比（ＰＳＮＲ）和品質(zhì)評(píng)價(jià)等方面分析了不同的變量分裂和ＡＬＭ方法對(duì)圖像復(fù)原性能的影響。
猜你喜歡
房地產(chǎn)導(dǎo)刊(2022年5期)2022-06-01 06:20:14
建材發(fā)展導(dǎo)向(2021年12期)2021-07-22 08:06:48
建材發(fā)展導(dǎo)向(2021年7期)2021-07-16 07:07:52
中學(xué)生數(shù)理化(高中版.高二數(shù)學(xué))(2021年12期)2021-04-26 07:43:48
石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)(2019年3期)2019-10-30 03:26:32
石油瀝青(2018年6期)2018-12-29 12:07:04
NBA特刊(2018年21期)2018-11-24 02:47:52
功能高分子學(xué)報(bào)(2016年1期)2016-04-26 01:39:05
航天返回與遙感(2014年4期)2014-07-31 17:47:47
長(zhǎng)江大學(xué)學(xué)報(bào)(自科版)(2014年7期)2014-03-20 13:21:02
