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fractional partial differential equation denoising models for texture image

Science China(Information Sciences) 2014年第7期57卷 184-202页

作者： PU YiFei SIARRY Patrick ZHOU JiLiu LIU YiGuang ZHANG Ni HUANG Guo LIU YiZhi School of Computer Science and Technology Sichuan University Universit de Paris 12 (LiSSi E.A.3956) 61 av.du Gnral de Gaulle94010 CRETEIL CedexFrance Library of Sichuan University Sichuan University Computer Science College Leshan Normal University Wu Yuzhang Honors College of Sichuan University

In this paper,a set of fractional partial differential equations based on fractional total variation and fractional steepest descent approach are proposed to address the problem of traditional drawbacks of PM and ROF multi-scale denoising for texture *** extending Green,Gauss,Stokes and Euler-Lagrange formulas to fractional field,we can find that the integer formulas are just their special case of fractional *** order to improve the denoising capability,we proposed 4 fractional partial differential equation based multiscale denoising models,and then discussed their stabilities and convergence *** deduction and experimental evaluation demonstrate the stability and astringency of fractional steepest descent approach,and fractional nonlinearly multi-scale denoising capability and best value of parameters are discussed *** experiments results prove that the ability for preserving high-frequency edge and complex texture information of the proposed denoising models are obviously superior to traditional integral based algorithms,especially for texture detail rich images.

关键词： fractional Green formula fractional Euler-Lagrange equation fractional steepest descent approach fractional extreme points fractional total variation fractional differential mask.

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