基于非凸[lp]范数和G?范数的图像去模糊模型

张凯 李敏

摘 要： 图像去模糊一直是图像修复中的重要问题，针对经典的去模糊方法，提出一种耦合非凸[lp（0≤p<1）]范数和G范数的图像去模糊方法。该方法利用[lp（0≤p<1）]范数作为正则项约束，保证了图像的稀疏性要求；利用G范数作为保真项，保证在去模糊的同时有效抑制噪声并保持图像的细小特征，同时也给出新方法基于交替最小化的有效算法。实验结果表明新模型是可行的。

关键词： 图像去模糊； [lp（0≤p<1）]范数； G范数； 交替最小化

中图分类号： TN911.73?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）05?0085?04

3 结 语

针对经典的正则化去模糊方法，本文采用非凸[lp（0≤p<1）]范数作为正则项来保证图像的稀疏性。同时选取G范数来刻画噪声成分，使得复原后的图像含有较少的噪声。对于耦合非凸[lp（0≤p<1）]范数和[G]范数的变分问题，本文给出基于交替最小化迭代的算法。数值实验表明新算法是有效的。

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