張凱 李敏

摘 要： 圖像去模糊一直是圖像修復(fù)中的重要問(wèn)題，針對(duì)經(jīng)典的去模糊方法，提出一種耦合非凸[lp（0≤p<1）]范數(shù)和G范數(shù)的圖像去模糊方法。該方法利用[lp（0≤p<1）]范數(shù)作為正則項(xiàng)約束，保證了圖像的稀疏性要求；利用G范數(shù)作為保真項(xiàng)，保證在去模糊的同時(shí)有效抑制噪聲并保持圖像的細(xì)小特征，同時(shí)也給出新方法基于交替最小化的有效算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新模型是可行的。

關(guān)鍵詞： 圖像去模糊； [lp（0≤p<1）]范數(shù)； G范數(shù)； 交替最小化

中圖分類號(hào)： TN911.73?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）05?0085?04

3 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)經(jīng)典的正則化去模糊方法，本文采用非凸[lp（0≤p<1）]范數(shù)作為正則項(xiàng)來(lái)保證圖像的稀疏性。同時(shí)選取G范數(shù)來(lái)刻畫噪聲成分，使得復(fù)原后的圖像含有較少的噪聲。對(duì)于耦合非凸[lp（0≤p<1）]范數(shù)和[G]范數(shù)的變分問(wèn)題，本文給出基于交替最小化迭代的算法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明新算法是有效的。

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