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上传时间: 2021-03-28
详细说明：图像恢复问题是不适当的，因此大多数图像恢复算法会在梯度域中利用稀疏先验进行正则化以产生高质量结果，从而重建具有分段平滑特征的图像。 尽管稀疏梯度先验在噪声去除和边缘保留方面具有良好的性能，但它也倾向于去除中频成分，例如纹理。 在本文中，我们将分数阶梯度域中的稀疏先验引入为纹理保留策略，以恢复由于模糊和/或噪声而退化的纹理图像。 然后，我们使用基于半二次分裂的方法，通过最小化非凸能量函数，解决了所提出模型中的未知变量。 数值实验表明，我们的算法具有出色的鲁棒性能。
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