【摘 要】
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针对全变分(TV)正则项不利于保持图像拐角及已有分解变分模型中零散度向量函数被忽略的问题,提出一个水平集曲率引导的图像分解模型.首先,分析图像的曲率与梯度的关系,将水平集曲率与低通滤波器结合加入模型正则项.同时,对用于刻画纹理的H-1泛函,保留其忽略的零散度向量函数,给出带零散度向量函数约束的图像分解模型.然后,给出假设模型的算法及求解步骤.最后,用不同的图像在三个变分模型上进行分解实验,并展示了结构、纹理和零散度向量函数的向量场信息.结果表明,该模型能明显提高图像分解效果.
【机 构】
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河南科技大学数学与统计学院,河南 洛阳 471023
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针对全变分(TV)正则项不利于保持图像拐角及已有分解变分模型中零散度向量函数被忽略的问题,提出一个水平集曲率引导的图像分解模型.首先,分析图像的曲率与梯度的关系,将水平集曲率与低通滤波器结合加入模型正则项.同时,对用于刻画纹理的H-1泛函,保留其忽略的零散度向量函数,给出带零散度向量函数约束的图像分解模型.然后,给出假设模型的算法及求解步骤.最后,用不同的图像在三个变分模型上进行分解实验,并展示了结构、纹理和零散度向量函数的向量场信息.结果表明,该模型能明显提高图像分解效果.
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