文献类型：期刊文章

作　　者：黄果[1] 许黎[2] 陈庆利[1,3] 蒲亦非[3]

机构地区：[1]乐山师范学院智能信息处理及应用实验室,四川乐山614000 [2]乐山师范学院物电学院,四川乐山614000 [3]四川大学计算机学院,四川成都610064

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：国家自然科学基金(60972131);四川省教育厅青年基金(11ZB132);乐山师范学院科研项目(Z1162/Z1163);乐山市科技局重点研究计划项目(2011GZD046)资助课题

年　　份：2012

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：1741-1752

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20124215572365)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了在去噪的同时更多地保留图像的细节信息,将分数阶微积分理论和梯度下降流有效结合,提出了分数阶梯度下降流的概念,并证明了能量泛函的分数阶梯度下降流在一定微分阶次范围内是收敛的。在此基础上,将时间因素引入到改进的基于空间分数阶偏微分方程的去噪模型中,从而构建了基于时间-空间分数阶偏微分方程的去噪模型,该模型实现了在时间方向上和空间平面内的同时去噪。实验结果表明,提出的基于时间-空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型较基于空间分数阶偏微分方程的图像去噪模型不仅可以提高信噪比,而且可以大幅减少图像获得最大信噪比所需要的迭代次数。

关 键 词：分数阶微积分 时间-空间分数阶偏微分方程  分数阶梯度  变分法 泛函极值 图像去噪

分 类 号：TN391]