摘要：【摘要】为了解决泊松噪声图像的复原问题，几种正则化方法已被提出，其中最著名的是全变差（TV）模型，但TV模型会引起阶梯效应。总广义变差（TGV）是全变差的推广，用TGV作为正则项来恢复泊松图像，可以消除阶梯效应，但图像的边缘细节信息不能很好地保持。为了克服这个缺点，基于TGV和Shearlet变换，该文提出了一种新的正则化模型，并用交替方向乘子法（ADMM）求解。数值结果有效地展示了该模型在保持图像边缘细节上的优越性。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 无线电电子学
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关键词：交替方向乘子法 泊松噪声 shearlet变换 阶梯效应 总广义变差
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