Resumen

Proponemos un nuevo marco para la eliminación del ruido multiplicativo. Para mejorar el rendimiento de la eliminación de ruido multiplicativa, añadimos la regularización del componente de textura en el modelo de eliminación de ruido, diseñando un modelo de eliminación de ruido multiplicativa multiescala. El modelo propuesto es convexo y puede resolverse fácilmente mediante algoritmos de optimización. Introducimos el método de división Douglas-Rachford para resolver el modelo propuesto. En el algoritmo, hacemos pleno uso de algunos operadores de proximidad importantes, que tienen expresión cerrada o pueden ejecutarse en una iteración temporal. En particular, se deduce la proximidad de la norma H - 1, que no es más que el filtrado en el dominio de Fourier. En el proceso de los experimentos de simulación, primero analizamos y seleccionamos los parámetros necesarios y luego probamos los experimentos en varias imágenes utilizando el algoritmo diseñado y los parámetros dados. Por último, comparamos el rendimiento de eliminación de ruido del modelo propuesto con los modelos existentes, en los que se aplican la relación señal/ruido (SNR) y las relaciones señal/ruido pico (PSNR) para evaluar los efectos de supresión de ruido. Los resultados experimentales demuestran que los algoritmos diseñados pueden resolver el modelo a la perfección y que las imágenes recuperadas del modelo propuesto tienen mayores SNR/PSNR y mejor calidad visual.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Marco; eliminación de ruido multiplicativo; regularización; componente de textura; multiescala; convexo; algoritmos de optimización.
• Keywords:Frame; multiplicative noise removal; regularization; texture component; multiscale; convex; optimization algorithms