%0 Journal Article %T 稀疏性正则化的图像泊松去噪算法 %A 孙玉宝 %A 韦志辉 %A 吴敏 %A 肖亮 %A 费选 %J 电子学报 %P 285-290 %D 2011 %X 去除医学、天文图像中的泊松噪声是一个重要问题,基于图像在过完备字典下的稀疏表示,在Bayesian-MAP框架下建立了稀疏性正则化的图像泊松去噪凸变分模型,采用负log的泊松似然函数作为模型的数据保真项,模型中非光滑的正则项约束图像表示系数的稀疏性,并附加非负性约束,保证去噪图像的非负性.基于分裂Bregman方法,提出了数值求解该模型的多步迭代快速算法,通过引入辅助变量与Bregman距离可将原问题转化为两个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂性.实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性. %K 图像去噪 %K 稀疏表示 %K 泊松噪声 %K 分裂Bregman算法 %K 邻近算子 %U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract263.shtml