【摘 要】
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经典的TV(Total Variation)模型在对图像扩散的同时能有效保持图像边缘,但该类模型所得到的结果具有明显的阶梯效应,其改进的方案之一是在能量泛函中增加高阶项。但其对应的
【机 构】
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青岛大学信息工程学院,亚信科技（中国）有限公司
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-05-0601)
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经典的TV(Total Variation)模型在对图像扩散的同时能有效保持图像边缘,但该类模型所得到的结果具有明显的阶梯效应,其改进的方案之一是在能量泛函中增加高阶项。但其对应的偏微分方程计算效率非常低。基于中值公式开展了如下研究:给出了TV-L2,TV-L1变分图像扩散模型中值公式的四邻域、八邻域计算过程实现;提出了基于散度的高阶图像扩散的中值公式。实验证明高阶TV模型能很好地消除阶梯效应,将中值公式应用于图像扩散模型,提高了计算效率。
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