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摘要：本发明公开了一种基于非凸正则化变分模型的受柯西噪声和各种模糊影响的图像复原处理方法，包括如下步骤：S1、通过传感器采集带有模糊和柯西噪声的图像；S2、构建移除柯西噪声和模糊的模型；S3、得到消除模糊和柯西噪声的图像。引入了具备更好地刻画图像边缘稀疏特征及边缘对比度的非凸正则化项，并根据柯西噪声的统计性质设计合适的数据保真项，同时改进以往求解非凸子问题时的邻近线性化近似策略，使用更精确的直接求解方案以保证迭代的准确性。改进后，所得结果图像边缘保持效果更好，并且分块区域更加平滑，提高了被柯西噪声及模糊破坏的图像清晰度。
主权项：1.一种基于非凸变分模型的受柯西噪声和模糊破坏图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过传感器采集带有模糊和柯西噪声的图像；S2、构建移除柯西噪声和模糊的模型S2-1、构建仅受到柯西噪声影响的图像的非凸正则化项的变分模型，在变分模型的基础上，引入并设计合适的非凸正则化项，数据保真项由柯西噪声的统计性质决定，额外引入一个二次项使得保真项成为凸函数；所述步骤S2-1中构建的的非凸正则化项的变分模型，在变分模型的基础上，引入并设计合适的非凸正则化项，数据保真项由柯西噪声的统计性质决定，额外引入一个二次项使得保真项成为凸函数；所述仅受到柯西噪声影响的图像非凸正则化项变分模型，具体如下： 上述模型中，为数据保真项，为非凸正则化项，u为最后还原出来的逼近真实图像的结果，f为通过传感器采集的观测图像，u0为使用中值滤波对观测图像初步复原的结果，为梯度算子，为非凸势函数，其中0r1，λ为平衡正则化项和数据保真项的参数，μ为保证模型中第二项为凸函数的参数；S2-2、进一步构建同时移除柯西噪声和模糊影响的非凸正则化项变分模型；S2-3、根据变分模型设计增广拉格朗日泛函和求解算法；S2-4、根据设计算法迭代求解，采用ADMM算法进行迭代求解；S3、得到消除模糊和柯西噪声的图像。
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百度查询： 杭州电子科技大学 基于非凸变分模型的受柯西噪声和模糊破坏图像复原方法
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