传统全变差(TV)正则化图像复原仅考虑图像的一阶梯度特征,具有图像噪声敏感、平坦区域阶梯效应明显等缺点。针对此类问题,将广义全变差(TGV)应用于图像去模糊领域,提出自适应加权的TGV图像去模糊模型,该模型能够根据图像局部结构自适应调整权值,在去模糊的同时避免阶梯效应,有效保持图像边缘并抑制噪声。提出基于原始-对偶的自适应加权TGV去模糊模型的迭代求解算法,实验结果表明,利用本文算法可获得高质量复原图像,且时间复杂度低,求解速度快。
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