ipmash@ipme.ru | +7-812-321-47-78
пн-пт 10.00-17.00
Институт Проблем Машиноведения РАН ( ИПМаш РАН ) Институт Проблем Машиноведения РАН ( ИПМаш РАН )

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем машиноведения Российской академии наук

МИНОБРНАУКИ РОССИИ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем машиноведения Российской академии наук

A non–convex total generalized variation model for image denoising

Авторы:
Pham Cong Thang , Tran Thi Thu Thao , Dang Hoai Phuong , Mai Van Ha ,
Страницы:
70–81
Аннотация:

We propose an effective regularization model based on second–order total generalized variation for image restoration with mixed Poisson–Gaussian noise. An efficient alternating minimization algorithm is employed to solve the considered model.  Finally, provided numerical results show that our proposed model can preserve more details and get higher image visual quality than recent state-of-the-art methods.

Файл (pdf):
02:59
269
Используя этот сайт, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie.