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ACCUATE NUMERICAL METHOD FOR TOTAL VARIATION-BASED IMAGE DEBLURRING

机译:基于总变化量的图像去噪的精确数值方法

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摘要

Total Variation regularization functional is often used to restore an image from blurred image. TV-based method is a nonlinear image reconstruction method. The schemes to handle TV nonlinearity require the solution of a system of linear equations. The systems which arise in TV-based deblurring present some very serious numerical challenges. In this paper, we present a new solver which is Block SSOR-based preconditioned conjugate gradient scheme. It allows for the fast solution of these very large linear systems. Our experiments indicate that our method is capable of producing highly accurate solutions and preserving more edge and object boundaries.
机译:总变化正则化功能通常用于从模糊图像中恢复图像。基于电视的方法是一种非线性图像重建方法。处理电视非线性的方案需要线性方程组的解决方案。在基于电视的去模糊中出现的系统提出了一些非常严重的数值挑战。在本文中,我们提出了一种新的求解器,它是基于Block SSOR的预处理共轭梯度方案。它允许快速解决这些非常大的线性系统。我们的实验表明,我们的方法能够产生高精度的解决方案,并保留更多的边缘和对象边界。

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