典型文献
ATV模型的非线性多重网格法
文献摘要：
自适应全变分(adaptive total variation,ATV)模型可以利用差分曲率自适应地选择基于Lp范数的正则项,并且能自适应调节正则项与保真项的权重,能够有效地去除噪声和保持图像边缘.使用半隐式梯度下降法求解ATV模型时,误差的高频分量会快速衰减而低频分量却衰减缓慢,从而导致收敛速度缓慢.为了加快低频误差衰减的速度,利用半隐式梯度下降法设计了光滑化方法,构造了求解ATV模型的非线性多重网格法,并通过与不动点迭代法、半隐式梯度下降法的对比实验,验证了新方法的去噪效果更好且计算速度更快.
文献关键词：
图像去噪;非线性多重网格法;半隐式梯度下降法;光滑化方法
中图分类号：
作者姓名：
韩粉;杨奋林
作者机构：
吉首大学数学与统计学院,416000,湖南省吉首市
文献出处：
引用格式：
[1]韩粉;杨奋林-.ATV模型的非线性多重网格法)[J].曲阜师范大学学报（自然科学版）,2022(04):57-61
A类：
非线性多重网格法,半隐式梯度下降法
B类：
ATV,全变分,adaptive,total,variation,差分曲率,Lp,范数,正则项,自适应调节,保真,除噪声,图像边缘,高频分量,快速衰减,低频分量,收敛速度,低频误差,光滑化方法,不动点迭代法,去噪效果,计算速度,图像去噪
AB值：
0.221524
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