基于小波和变分泛函的图像分解

摘要

提出了一种小波域图像分解算法,该算法通过在小波域中最小化一个变分泛函把图像分解成u和v两部分,其中u在Besov空间B11(L1)表示图像的几何特征,v在对偶空间B-1∞(L∞)刻画了零均值振荡信号,如纹理和噪声.在求解泛函最小值时,采用一种新的迭代的子空间投影方法,利用该投影方法得到图像在小波域中的分解部分序列,重构该序列的极限即可得到图像的分解部分,同时给出了该迭代方法的收敛性证明.实验结果表明新模型比Daubechies-Teschke模型能更好地分解图像,尤其是低噪声图像.