计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
6期
1738-1740,1745
,共4页
局部梯度%图像分解%L0范数%变分泛函%噪声
跼部梯度%圖像分解%L0範數%變分汎函%譟聲
국부제도%도상분해%L0범수%변분범함%조성
local gradient%image decomposition%L0-norm%variational function%noise
针对基于梯度L0范数正规化的变分泛函最优化分解图像时误判噪声梯度为边缘梯度的问题,提出一种基于图像局部梯度的L0范数正规化的图像分解算法.该算法构造了一个由保真函数和正则项构成的适用于图像分解的变分泛函,其中正则顶用图像的局部梯度的L0范数进行估计,进而通过求解泛函的最小值,以分解出图像的结构信息(即图像的边缘).与直接基于图像一阶梯度的L0范数的分解算法相比,该算法可以去除噪声梯度的干扰,从而使分解出的图像边缘中不合有噪声.实验结果表明,该算法在分解图像结构和纹理时,既能很好地把边缘保留在图像结构层中,也可把噪声分解到图像结构层外.
針對基于梯度L0範數正規化的變分汎函最優化分解圖像時誤判譟聲梯度為邊緣梯度的問題,提齣一種基于圖像跼部梯度的L0範數正規化的圖像分解算法.該算法構造瞭一箇由保真函數和正則項構成的適用于圖像分解的變分汎函,其中正則頂用圖像的跼部梯度的L0範數進行估計,進而通過求解汎函的最小值,以分解齣圖像的結構信息(即圖像的邊緣).與直接基于圖像一階梯度的L0範數的分解算法相比,該算法可以去除譟聲梯度的榦擾,從而使分解齣的圖像邊緣中不閤有譟聲.實驗結果錶明,該算法在分解圖像結構和紋理時,既能很好地把邊緣保留在圖像結構層中,也可把譟聲分解到圖像結構層外.
침대기우제도L0범수정규화적변분범함최우화분해도상시오판조성제도위변연제도적문제,제출일충기우도상국부제도적L0범수정규화적도상분해산법.해산법구조료일개유보진함수화정칙항구성적괄용우도상분해적변분범함,기중정칙정용도상적국부제도적L0범수진행고계,진이통과구해범함적최소치,이분해출도상적결구신식(즉도상적변연).여직접기우도상일계제도적L0범수적분해산법상비,해산법가이거제조성제도적간우,종이사분해출적도상변연중불합유조성.실험결과표명,해산법재분해도상결구화문리시,기능흔호지파변연보류재도상결구층중,야가파조성분해도도상결구층외.
