Fractional-Order Total Variation Image Restoration Based on Primal-Dual Algorithm
Fractional-Order Total Variation Image Restoration Based on Primal-Dual Algorithm
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基于原对偶算法的分数阶全变分图像恢复
DOI：
10.1155/2013/585310
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发表时间：
2013-11
影响因子：
--
通讯作者：
Dali Chen, YangQuan Chen, DingyuXue
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dali Chen, YangQuan Chen, DingyuXue
本文提出一种基于原对偶方法的分数阶全变分图像去噪算法，为处理算法实现、病态逆、收敛速度和块效应等问题提供了一种更加优雅和有效的方法。通过推广一阶模型引入了分数阶全变分模型，并在理论上构造了相应的鞍点和对偶公式。为了保证收敛速度，采用原对偶算法求解所构造的鞍点问题，并给出了图像去噪的最终数值程序。最后，实验结果表明，所提出的方法避免了块效应，实现了最先进的性能，并保证了收敛速度。
This paper proposes a fractional-order total variation image denoising algorithm based on the primal-dual method, which provides a much more elegant and effective way of treating problems of the algorithm implementation, ill-posed inverse, convergence rate, and blocky effect. The fractional-order total variation model is introduced by generalizing the first-order model, and the corresponding saddle-point and dual formulation are constructed in theory. In order to guarantee convergence rate, the primal-dual algorithm was used to solve the constructed saddle-point problem, and the final numerical procedure is given for image denoising. Finally, the experimental results demonstrate that the proposed methodology avoids the blocky effect, achieves state-of-the-art performance, and guarantees convergence rate.
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DOI：
10.2197/ipsjtcva.2.94
发表时间：
2010
期刊：
IPSJ Trans. Comput. Vis. Appl.
影响因子：
--
作者：
Mohammad Reza Hajiaboli
通讯作者：
Mohammad Reza Hajiaboli
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Vogel;M. Oman
通讯作者：
C. Vogel;M. Oman
影响因子：
2
作者：
P. Guidotti;J. Lambers
通讯作者：
P. Guidotti;J. Lambers
影响因子：
4
作者：
RUDIN, LI;OSHER, S;FATEMI, E
通讯作者：
FATEMI, E
DOI：
10.1016/j.mcm.2011.03.017
发表时间：
2011-07
期刊：
Math. Comput. Model.
影响因子：
--
作者：
Marko Janev;S. Pilipovic;T. Atanacković;Radovan Obradovic;N. Ralević
通讯作者：
Marko Janev;S. Pilipovic;T. Atanacković;Radovan Obradovic;N. Ralević