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| 分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法 | |
| 作者单位： | ;1.南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室;2.南昌工程学院理学院 |
| 摘 要： | 近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。 |
| 关 键 词： | 泊松去噪 分数阶全变分 线性化增广拉格朗日方法 边界条件 |
Fast linearized augmented Lagrangian method for Poisson denoising using fractional-order total variation |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
