基于對(duì)偶方法的圖像去噪和圖像分解算法.pdf_第1頁(yè)
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1、本文首先針對(duì)當(dāng)前流行的GDTMA(the gradient decent-time marching algorithm)在求解LLT(Lysaker、Lundervold和Tai)模型時(shí)的缺陷，提出了基于Legender-Fenchel變換的對(duì)偶方法，解決了LLT模型中的不可微項(xiàng)在數(shù)值運(yùn)算中的困難。并證明了對(duì)偶方法的收斂性，進(jìn)一步通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法擁有比GDTMA更快的收斂速度。 其次，針對(duì)RDF模型和LLT模型在處理噪聲圖

2、像時(shí)存在的缺陷，以及紋理部分和噪聲部分之間的差異，將圖像分解思想和ROF模型與LLT模型相結(jié)合，提出了一種新的分解去噪模型：DD(decomposition and denoising)模型。該模型在處理噪聲圖像時(shí)，將噪聲圖像分解為結(jié)構(gòu)、紋理和噪聲三部分，從而達(dá)到既去噪又能分解的目的。進(jìn)一步，通過仿真試驗(yàn)，驗(yàn)證了DD模型和算法的合理性及有效性。 最后，針對(duì)TV-G模型、Vese-Osher模型和TV-H<'-1>模型等分解模型在

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