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Weighted Variational Minimization Model for wavelet Domain inpainting with Primal-Dual Method

Journal of Donghua University(English Edition) 2014年第4期31卷 458-462页

作者：许建楼郝岩郝彬彬张凤云 School of Mathematics and Statistics Henan University of Science and Technology School of Science China University of Petroleum Qingdao School of Information Engineering Shandong Youth University of Political Science

To preserve the edges and details of the image,a new variational model for wavelet domain inpainting was proposed which contained a non-convex regularizer. The non-convex regularizer can utilize the local information of image and perform better than those usual convex ones. In addition, to solve the non-convex minimization problem,an iterative reweighted method and a primaldual method were designed. The numerical experiments show that the new model not only gets better visual effects but also obtains higher signal to noise ratio than the recent method.

关键词： total variation wavelet inpainting primal-dual method

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