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Primal-dual method to smoothing TV-based model for image denoising

机译:原始对偶方法平滑基于电视的图像去噪模型

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摘要

The total variation-based Rudin-Osher-Fatemi model is an effective and popular prior model in the image processing problem. Different to frequently using the splitting scheme to directly solve this model, we propose the primal dual method to solve the smoothing total variation-based Rudin-Osher-Fatemi model and give some convergence analysis of proposed method. Numerical implements show that our proposed model and method can efficiently improve the numerical results compared with the Rudin-Osher-Fatemi model.
机译:基于总变化量的Rudin-Osher-Fatemi模型是图像处理问题中有效且流行的先验模型。与经常使用分裂方案直接求解该模型不同,我们提出了一种原始对偶方法来求解基于平滑总方差的Rudin-Osher-Fatemi模型,并对该方法进行了收敛性分析。数值工具表明,与Rudin-Osher-Fatemi模型相比,我们提出的模型和方法可以有效地改善数值结果。

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