1 四川轻化工大学 人工智能四川省重点实验室, 四川 自贡643000
2 西南科技大学 特殊环境机器人技术四川省重点实验室, 四川 绵阳 621000
在对图像变分描述的前提下, 为有效地利用条带噪声之间的相似性, 本文将条带噪声的群稀疏表示引入到单向变分模型中, 提出群稀疏技术限制的单向变分模型, 并采用交替方向乘子法求解该模型。对比实验证明, 本文所提出的群稀疏限制的单向变分模型能有效地利用条带噪声的相似性实现条带噪声的消除, 更好地重构图像的细节信息, 峰值信噪比与结构相似性比其他模型分别提高6.76 dB和0.25, 图像去噪性能更优。
条带噪声 变分 群稀疏 交替方向乘子法 strip noise variation group sparse alternating direction method of multipliers
