图像处理中基于LOT方法的研究与改进

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数字图像处理是通过数学方法对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理的数学方法大慨可以分为三类:基于概率统计的方法,基于小波分析的方法和基于偏微分方程的方法。前两种方法较为成熟,基于变分偏微分方程的方法则是在2fJfJ0年前后才逐渐被大家认知的图像处理的数学方法。近年来,利用变分正则化方法进行图像处理问题受到广泛的重视,其中最典型的是Rudin,0sher以及Fatemi于1992年提出的全变差(TV)正则化模型,也称为ROF模型。该模型在图像处理中得到了成功应用,特别是Marius Lysaker,stanley0sher,cue—cheng Tai在ROF模型的基础上提出了一种新的方法,称为LOT模型。本文对LOT模型的理论以及算法进行了进一步的研究,尽管LOT模型是一种非常不错的方法,但它的保边效果并不理想,并且要求极小化函数非凸。因此我们对LOT模型做了适当的改进,得到了较好的数值模拟效果。
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