Btv双边全变分正则化重建方法及重建方法其发展......

总变异正则化最小二乘反卷积是最标准的图像处理问题之一。 该软件包使用增强拉格朗日 [1] 的概念提供了当前最先进算法的实现，可以将其视为广为人知的乘法器交替方向方法 (ADMM) 的变体。 deconvtv 的用户界面与当前 MATLAB 的反卷积工具相同，包括 deconvwnr、deconvlucy 和 deconvreg： out = deconvtv(img, psf, mu, opt); deconvtv 支持对图像和视频解卷积问题的直接时空处理。 deconvtv 的应用包括但不限于：图像和视频去模糊、图像和视频去噪、深度数据增强、热空气湍流稳定和多视图合成。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] SH Chan、R. Khoshabeh、KB Gibson、PE Gill 和 TQ Nguyen，“用于全变分视频恢复的增强拉格朗日方法”，IEEE Trans。 图像

全变分图像反卷积:MAJORIZATION-MINIMIZATION方法。 《TOTAL VARIATION-BASED IMAGE DECONVOLUTION: A MAJORIZATION-MINIMIZATION APPROACH》这篇论文的源码 本文提出了一种新的在全变差正则化条件下图像反褶积的最大化-最小化算法。

针对雨雪天气条件下的运动目标检测受到天气的影响较大,提出一种融合全变分(TV)正则化和Rank-1约束鲁棒主成分分析(RPCA)模型的视频序列运动目标检测算法。利用RPCA这一工具,在低秩稀疏分解框架下,采用Rank-1约束描述背景层的强低秩性,利用TV正则化结合L1范数对前景目标的稀疏性和空间连续性进行约束,从而弥补现有RPCA模型的不足。针对所提模型,采用交替迭代乘子法的思想结合增广拉格朗日乘子法对目标函数进行优化求解。实验结果表明,所提算法不仅能够准确检测出运动目标,而且具有较短的运行时间,这为视频的实时检测提供参考。与其他同类算法相比,所提算法不仅检测效果更佳,而且在F测度值、召回率和准确率的定量评价中均有优越性。