圖像分解的Split Bregman方法.pdf

1、圖像分解是圖像處理中的基本問題，即將圖像中不同組成部分通過分解算法分解開來，從而提取所需要的圖像信息。早期的圖像分解處理技術(shù)主要是基于變分偏微分方程和對偶方法等對圖像進(jìn)行分解，近幾年，基于Split Bregman方法的圖像處理技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)。本文結(jié)合變分方法和Split Bregman方法對圖像分解技術(shù)做了較為深入的研究，主要工作有以下幾個(gè)方面：第一，詳細(xì)分析了Split Bregman方法的求解過程，掌握了其在TV模型中的應(yīng)用，

2、進(jìn)而推廣到其它模型；第二，研究了基于Split Bregman方法的TV模型和TV-L1模型在圖像分解中的應(yīng)用，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其不僅具有較好的去噪效果，而且還能比較好的將紋理圖像進(jìn)行結(jié)構(gòu)部分和紋理部分的分解；第三，重點(diǎn)研究了圖像分解模型即VO模型和OSV模型，并引入Split Bregman方法，同時(shí)提出了基于TV-L1模型和OSV模型的改進(jìn)分解模型L1-H-1模型，并結(jié)合Split Bregman方法進(jìn)行求解，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了Sp