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分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

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近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究.快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件.为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法.实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快.而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果.
Fast linearized augmented Lagrangian method for Poisson denoising using fractional-order total variation

杨俊慈、马明溪、张俊、吴朝明、邓承志

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南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,江西南昌330099

南昌工程学院理学院,江西南昌330099

泊松去噪 分数阶全变分 线性化增广拉格朗日方法 边界条件

江西省教育厅科学技术研究项目江西省自然科学青年基金国家自然科学基金国家自然科学基金

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2022

南昌工程学院学报
南昌工程学院

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影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2022.41(1)
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