自适应加权编码L_(1/2)正则化的图像重建算法

作     者：查志远 刘辉 尚振宏 李润鑫 ZHA Zhiyuan;LIU Hui;SHANG Zhenhong;LI Runxin

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61462052) 云南省自然科学基金资助项目(KKSY201403049) 中国科学院太阳活动重点实验室项目(KLSA201310) 昆明市科技局项目(08S100310) 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2015年第35卷第3期

页      码：835-839,862页

摘      要：针对图像重建过程中噪声去除问题,提出一种自适应加权编码L1/2正则化重建算法。首先,考虑到许多真实图像中不仅含有高斯噪声,而且含有拉普拉斯噪声,设计一种改进的L1-L2混合误差模型(IHEM)算法,该算法兼顾了L1范数与L2范数的各自优点;其次,由于迭代过程中噪声分布会发生改变,设计一种自适应隶属度算法,该算法可以减少迭代次数和运算时间;利用一种自适应加权编码方法,该方法可以有效地去除含有重尾分布特性的拉普拉斯噪声;另外,设计一种L1/2正则化算法,该算法可以得到较稀疏的解。实验结果表明,相比IHEM算法,自适应L1/2正则化图像重建算法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了3.46 d B,结构相似度(SSIM)平均提高了0.02,对含有多种噪声的图像处理具有比较理想的效果。

主 题 词：L1/2正则化 自适应隶属度 加权编码 稀疏解 L1-L2混合误差模型 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.835

馆 藏 号：203310291...