重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (7): 156-161.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.07.022
刘瑞华1,谢 挺2
摘要： 图像分解是将图像的不同组成部分利用分解算法分别提取出来，而全变差方法是基于ＰＤＥ方法进行图像处理问题的一种数学方法。在Ｍｅｙｅｒ等思想的影响下，对现有基于ＢＶ（Ω）空间的全变差（ＴＶ）正则项进行分析研究后，提出了一种Ｌ１（Ω）空间上的改进的全变差正则模型。在改进的ＴＶ方法基础上，首先分别推荐了改进的ＴＶ-Ｇ和ＴＶ-Ｈ－１图像分解极小泛函模型；然后给出了相应的欧拉－拉格朗日方程以及对应的数值解；最后，对３类测试图像，包括纹理类图像、航空类图像、杂类图像分别进行了图像分解数值实验，同时也进行了信噪比和时间效率的对比分析。实验结果表明：改进的ＴＶ-Ｈ－１模型在针对纹理类图像分解时，分解效果优于ＴＶ-Ｈ－１模型，而改进的ＴＶ-Ｇ模型在针对上述３类图像分解时，大部分图像分解效果优于ＴＶ-Ｇ模型。
中图分类号:
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