做优惠券的网站有哪些,石家庄企业自助建站系统,si设计,如何用网站模板建设网站#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代码及文章讲解 1 概述
参考文献 基于对偶算法优化的TV-L1模型是一种常用的图像去噪方法它结合了全变差Total Variation, TV正则化和L1范数正则化能够有效地去除图像中的噪声并保持图像的细节信息。
TV-L1模型的基本形式为
minimize ||u-f||^2 λ * TV(u)
其中u表示待去噪的图像f表示带噪图像TV(u)表示全变差正则化项λ表示正则化参数控制去噪和平滑程度。
对偶算法是一种常用的优化方法用于求解TV-L1模型。该算法的基本思想是将TV-L1模型转化为对偶问题并通过迭代求解对偶问题的一系列子问题逐步优化图像的去噪结果。
对偶算法优化的TV-L1模型的步骤如下
1. 初始化 随机初始化待去噪图像u。
2. 计算梯度 计算待去噪图像u的梯度。
3. 更新对偶变量 根据梯度和当前的对偶变量值更新对偶变量。
4. 项目约束 对更新的对偶变量进行约束处理确保在一定范围内。
5. 更新原始变量 根据更新的对偶变量和带噪图像更新原始变量。
6. 迭代迭代收敛 重复执行步骤3至步骤5直至满足迭代收敛条件。
7. 输出结果 输出优化后的图像u作为最终的去噪结果。
通过对偶算法优化的TV-L1模型可以在保持图像细节的同时有效地去除图像中的噪声。然而该方法在迭代过程中可能需要较长的时间来达到较好的去噪效果而且对正则化参数的选择也较为敏感。因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化以获得最佳的图像去噪结果。
详细讲解见第4部分。
2 运行结果 部分代码
% projection % compute gradient in ux, uy %[ux, uy]imgradientxy(u, IntermediateDifference); uxu(:, [2:width, width]) - u; uyu([2:height, height], :) - u; pp sigma*cat(3, ux, uy); % project normepmax(1, sqrt(p(:, :, 1).^2 p(:, :, 2).^2)); p(:, :, 1)p(:, :, 1)./normep; p(:, :, 2)p(:, :, 2)./normep; % shrinkage % compute divergence in div div[p([1:height-1], :, 2); zeros(1, width)] - [zeros(1, width); p([1:height-1], :, 2)]; div[p(:, [1:width-1], 1) zeros(height, 1)] - [zeros(height, 1) p(:, [1:width-1], 1)] div; %% TV-L2 model %unew(u tau*div lt*nim)/(1tau); % TV-L1 model vu tau*div; unew(v-lt).*(v-nimlt) (vlt).*(v-nim-lt) nim.*(abs(v-nim)lt); %if(v-nimlt); unewv-lt; elseif(v-nim-lt) unewvlt; else unewnim; end % extragradient step uunew theta*(unew-u); %% energy being minimized % uxu(:, [2:width, width]) - u; % uyu([2:height, height], :) - u; % Esum(sqrt(ux(:).^2 uy(:).^2)) lambda*sum(abs(u(:) - nim(:))); % fprintf(Iteration %d: energy %g\n, k, E);
3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]徐静,刘俊皓.一种改进的原始对偶法求解TV-L1图像去噪模型[J].应用数学学报,2020,43(04):684-699.
[2]娄伟,钟彩,张观山.基于L1-L2范数的正则项去噪模型的PCB图像去噪算法研究[J].光电子·激光,2020,31(02):168-174.DOI:10.16136/j.joel.2020.02.0310.
[3]娄伟,钟彩,张观山.基于L1-L2范数的正则项去噪模型的PCB图像去噪算法研究[J].光电子·激光,2020,31(02):168-174.DOI:10.16136/j.joel.2020.02.0310.
4 Matlab代码及文章讲解
