激光与光电子学进展, 2013, 50 (5): 051001, 网络出版: 2013-04-16   

变参式Tikhonov正则化图像复原算法 下载: 594次

Varying-Parameter Tikhonov Regularization Image Restoration
作者单位
北京理工大学光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
摘要
正则化方法是近年来流行的图像复原算法。研究了周期边界条件下Tikhonov正则化的预处理共轭梯度算法,提出了新的预处理矩阵和变化正则化参数的方法。正则化参数先取较大值,抑制复原图像中的噪声,得出收敛的结果来修正初始梯度;再取较小值,用来增强复原图像中的细节。对一组图像复原基准问题的实验结果表明,与当前流行的正则化图像复原算法比较,该算法的图像复原效果更佳。
Abstract
Regularization is popular in image restoration recent years. We analyze the preconditioning conjugate gradient method with Tikhonov regularization under the periodic boundary conditions, and propose a new preconditioning matrix and the varying regularization parameter method. At first, we choose a larger regularization parameter to restrain the noise in the restored image, get a convergent result to modify the initial gradient. After that, we choose a smaller one to increase the details. Experiments on a set of image restoration and reconstruction benchmark problems show that the proposed algorithm performs favorably in comparison with several state-of-the-art regularization image restoration algorithms.

阎雪飞, 许廷发, 白廷柱. 变参式Tikhonov正则化图像复原算法[J]. 激光与光电子学进展, 2013, 50(5): 051001. Yan Xuefei, Xu Tingfa, Bai Tingzhu. Varying-Parameter Tikhonov Regularization Image Restoration[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2013, 50(5): 051001.

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