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一种用于部分纹理图像的分数阶总变化正则化乘法噪声去除的快速自适应加权加权残差反馈迭代算法
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-31
详细说明：在本文中，我们介绍了一种简单的加权加权残差反馈迭代（RRFI）算法，该算法为解决具有不同保真度项的分数阶总变化正则化模型提供了一个通用框架。 我们为该算法的收敛提供了充分的条件。 作为一种应用，我们使用此算法来解决电视和分数阶电视正则化模型，该模型具有两个特殊的保真度项，用于部分纹理化图像的乘法噪声去除。 为了提高性能，我们定义了逐渐变化的模糊隶属度，以标记属于边缘，纹理区域和平坦区域的像素的可能性。 使用模糊隶属度，我们将局部行为添加到参数的选择和加权矩阵的更新中，然后提出了一种自适应RRFI算法，用于乘法噪声去除。 数值结果表明，RRFI算法具有较低的计算量和较快的收敛速度。 自适应RRFI算法在保留细节和消除阶梯效应的同时消除噪声，效果很好，因此可以在视觉上有效地改善结果。
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