基于图像高频细节的重构问题,建立了全变分(Total Variation,TV)约束重建模型,选取交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解分析。TV-ADMM重建算法能够保持图像边缘信息,纹理细节的刻画却不够理想,图像...基于图像高频细节的重构问题,建立了全变分(Total Variation,TV)约束重建模型,选取交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解分析。TV-ADMM重建算法能够保持图像边缘信息,纹理细节的刻画却不够理想,图像平滑部分的重建出现阶梯效应和过平滑现象。为此,提出使用分数阶约束的模型算法FOTV-ADMM求解。该算法对图像纹理高频细节重建效果较好,能锐化图像边缘区域,同时为降低经验调节参数对图像重建的影响,减少调节参数的时间,引入L曲线调节参数,找出了正则化参数最优解。实验结果表明,基于L曲线调参的FOTV-ADMM算法能够更好地保留图像的纹理和平滑部分的细节特征,在峰值信噪比和结构相似度评价指标上,FOTV对高频细节的重建改善效果更佳。展开更多
文摘基于图像高频细节的重构问题,建立了全变分(Total Variation,TV)约束重建模型,选取交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解分析。TV-ADMM重建算法能够保持图像边缘信息,纹理细节的刻画却不够理想,图像平滑部分的重建出现阶梯效应和过平滑现象。为此,提出使用分数阶约束的模型算法FOTV-ADMM求解。该算法对图像纹理高频细节重建效果较好,能锐化图像边缘区域,同时为降低经验调节参数对图像重建的影响,减少调节参数的时间,引入L曲线调节参数,找出了正则化参数最优解。实验结果表明,基于L曲线调参的FOTV-ADMM算法能够更好地保留图像的纹理和平滑部分的细节特征,在峰值信噪比和结构相似度评价指标上,FOTV对高频细节的重建改善效果更佳。
