ISSN: 1859-1531
BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 17,772,049
MÔ HÌNH KHỬ NHIỄU ẢNH DỰA TRÊN TỔNG BIẾN PHÂN THÍCH NGHI
AN IMAGE DENOISING MODEL USING AN ADAPTIVE TOTAL VARIATION REGULARIZATION
 Tác giả: Phan Trần Đăng Khoa*
Đăng tại: Vol. 18, No. 5.1, 2020; Trang: 38-41
Tóm tắt bằng tiếng Việt:
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày về mô hình khử nhiễu ảnh dựa trên hướng tiếp cận biến phân. Để có kết quả khử nhiễu tốt hơn và bảo toàn đường biên, chúng tôi đề xuất thành phần tổng biến phân thích nghi được xây dựng dựa trên hàm trọng số có giá trị biến đổi tùy thuộc vào đặc trưng của điểm ảnh. Phép đo độ cong trung bình được sử dụng để mô tả đặc trưng của các điểm ảnh và điều chỉnh giá trị của hàm trọng số, qua đó thay đổi độ làm mịn ảnh của mô hình. Phương pháp Split Bregman được áp dụng để giải bài toán tối ưu. Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình đề xuất có khả năng khử nhiễu tốt hơn so với mô hình cổ điển đối với cả hai tiêu chí định lượng và định tính.
Từ khóa: khử nhiễu; tổng biến phân; Split Bregman; mô hình ROF
Abstract:
In this paper, we present a denoising model based on the variation approach. To better denoise and preserve edges, we propose an adaptive total variation term based on a weighted function, values of which are adapted to the features of pixels. The mean curvature is used to describe the features of images and adjust values of the weighted function, i.e. strength of smoothing of the model. The Split Bregman is applied to solve the minimization problem. The numerical results demonstrate that the proposed model yields better denoising performance compared with the classical model in both terms of quantitative and qualitative criteria
Key words: image denoising; total variation; Split Bregman; ROF model
Tài liệu tham khảo:
[1] Rudin, Leonid I., Stanley Osher, and Emad Fatemi. "Nonlinear total variation based noise removal algorithms." Physica D: nonlinear phenomena 60.1-4 (1992): 259-268.
[2] Liu, Xinwu, and Lihong Huang. "A new nonlocal total variation regularization algorithm for image denoising." Mathematics and Computers in Simulation 97 (2014): 224-233.
[3] Hu, Haijuan, and Jacques Froment. "Nonlocal total variation for image denoising." 2012 Symposium on Photonics and Optoelectronics. IEEE, 2012.
[4] Buades, Antoni, Bartomeu Coll, and J-M. Morel. "A non-local algorithm for image denoising." 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05). Vol. 2. IEEE, 2005.
[5] Zhou, Weifeng, and Qingguo Li. "Adaptive total variation regularization based scheme for Poisson noise removal." Mathematical Methods in the Applied Sciences 36.3 (2013): 290-299.
[6] Zhu, Wei, and Tony Chan. "Image denoising using mean curvature of image surface." SIAM Journal on Imaging Sciences 5.1 (2012): 1-32.
[7] Chen, Y., and T. Wunderli. "Adaptive total variation for image restoration in BV space." Journal of Mathematical Analysis and Applications 272.1 (2002): 117-137.
[8] Setzer, Simon. "Operator splittings, Bregman methods and frame shrinkage in image processing." International Journal of Computer Vision 92.3 (2011): 265-280.

BAN BIÊN TẬP

Tổng biên tập
GS.TSKH. Bùi Văn Ga

Phó Tổng biên tập
GS.TS. Trần Văn Nam

Trưởng ban biên tập
PGS.TS. Nguyễn Tấn Hưng

Cơ quan Đại học Đà Nẵng
41 Lê Duẩn, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Bách khoa
54 Nguyễn Lương Bằng, Quận Liên Chiểu, TP Đà Nẵng
Trường Đại học Kinh tế
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm
459 Tôn Đức Thắng - Liên Chiểu - Đà Nẵng
Trường Đại học Ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Đà Nẵng
Trường Đại học Sư phạm kỹ thuật
48 Cao Thắng - Đà Nẵng
Phân hiệu ĐHĐN tại KonTum
129 Phan Đình Phùng, Kon Tum
Khoa công nghệ thông tin và tuyền thông
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Y Dược
Hòa Quý - Ngũ Hành Sơn - Đà Nẵng
Khoa Giáo dục Thể chất
62 Ngô Sỹ Liên, Liên Chiểu, Đà Nẵng
Khoa Quốc tế
41 Lê Duẩn, Đà Nẵng
Viện Nghiên cứu & Đào tạo Việt Anh
158A Lê Lợi
Trung tâm phát triển phần mềm
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm kiểm định chất lượng giáo dục
41 Lê Duẩn, Tp. Đà Nẵng
Trung tâm ngoại ngữ
131 Lương Nhữ Hộc, Tp Đà Nẵng
Trung tâm nghiên cứu phát triển quản trị và tư vấn doanh nghiệp
71 - Ngũ Hành Sơn - TP. Đà Nẵng
Tổng: 17,772,049