大连制作网站软件,下城区做网站,赣州网站建设jx25,汕头百度网站排名#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
【图像去噪】【TGV 正则化器的快速计算方法】通过FFT的总广义变换进行图像去噪可提供更自然的恢复图像。为了进一步提升算法的执行效率我们通过在FFTed快速傅里叶变换后的域中求解多变量方程的方式进行优化。
图像去噪是数字图像处理领域中一个重要的任务通过消除图像中的噪声可以提高图像的质量和清晰度。TGV总变差正则化是一种常用的图像去噪方法它结合了总变差和梯度正则化能够有效地去除图像中的噪声并保持图像细节的准确性。
为了加速TGV正则化器的计算过程我们利用了FFT快速傅里叶变换的性质。FFT是一种高效的算法可将信号从时域转换到频域对于处理图像数据非常有效。通过将图像和正则化器在傅里叶域中进行计算我们可以将复杂的多变量方程转化为一系列更简单的单变量方程从而大大简化了计算过程。
具体而言我们首先对输入图像和TGV正则化器进行FFT变换将它们转换到频域。然后在频域中我们将TGV正则化器应用于傅里叶变换后的图像数据通过解决一系列独立的单变量方程来恢复图像。最后我们将得到的结果再次通过逆FFT变换转换回时域得到最终的去噪图像。
这种基于FFT的快速计算方法不仅提高了TGV正则化器的执行速度还能够更准确地恢复图像的细节和结构。通过在频域中进行运算我们可以更充分地利用FFT的高效性能从而在保证图像质量的同时减少计算时间和资源消耗。
这种快速计算方法在图像去噪领域具有广泛的应用前景可以在实际的图像处理任务中提供更高效和准确的结果。通过进一步研究和改进我们可以不断优化这种方法为图像去噪技术的发展做出更大贡献。
2 运行结果 主函数代码
clear all;
close all;
clc;help imtgvsmooth% ADMM parameters
nite 20; % number of iterations% balancing weights for Total Variation
alpha 0.06; % 1st order
beta 0.05; % 2nd order%
% load an image
%
fname sanada.jpg;
I im2double( imread( fname ) );I0 I; % original as the reference% Additional noise
I imnoise( I, gaussian, 0, 0.1^2 );%
% TGV with R,G,B independent processing
%
J zeros( size(I) );if ( size(I,3)3 )I_ycc rgb2ycocg( I );
endfor c 1:size(I,3)J(:,:,c) imtgvsmooth( I_ycc(:,:,c), alpha, beta, nite );
endif ( size(I,3)3 )J ycocg2rgb( J );
end%
% PSNR
%
psnr_noisy 10*log10( 1/mean( ( I0(:) - I(:) ).^2 ) );
psnr_tgv 10*log10( 1/mean( ( I0(:) - J(:) ).^2 ) );%
% Dsiplaying results
%
figure(1), imshow( [I0, I, J] );
title( sprintf(From the left, original, noisy %.2fdB, TGV %.2fdB, psnr_noisy, psnr_tgv ) );
clear all; close all; clc;
help imtgvsmooth
% ADMM parameters nite 20; % number of iterations
% balancing weights for Total Variation alpha 0.06; % 1st order beta 0.05; % 2nd order % % load an image % fname sanada.jpg; I im2double( imread( fname ) );
I0 I; % original as the reference
% Additional noise I imnoise( I, gaussian, 0, 0.1^2 ); % % TGV with R,G,B independent processing % J zeros( size(I) );
if ( size(I,3)3 ) I_ycc rgb2ycocg( I ); end
for c 1:size(I,3) J(:,:,c) imtgvsmooth( I_ycc(:,:,c), alpha, beta, nite ); end
if ( size(I,3)3 ) J ycocg2rgb( J ); end
% % PSNR % psnr_noisy 10*log10( 1/mean( ( I0(:) - I(:) ).^2 ) ); psnr_tgv 10*log10( 1/mean( ( I0(:) - J(:) ).^2 ) );
% % Dsiplaying results % figure(1), imshow( [I0, I, J] ); title( sprintf(From the left, original, noisy %.2fdB, TGV %.2fdB, psnr_noisy, psnr_tgv ) ); 3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]张文娟,王艳红,ZHANGWen-juan,WANGYan-hong.运用TGV正则化分解模型实现天文图像去噪[J].西安工业大学学报, 2012(9).DOI:10.3969/j.issn.1673-9965.2012.09.003.
[2]陈育群,陈颖频,林凡,等.一种快速交叠组合稀疏全变分图像去噪方法[J].闽南师范大学学报自然科学版, 2019, 32(3):6.DOI:CNKI:SUN:ZSXZ.0.2019-03-008.
[3]张文静.TGV正则化与小波变换结合的图像去噪算法研究[D].武汉理工大学,2014.DOI:10.7666/d.D639381.
4 Matlab代码实现
