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目的結(jié)合分?jǐn)?shù)階微積分理論和對偶理論，提出了一種與分?jǐn)?shù)階ROF去噪模型等價的分?jǐn)?shù)階原始對偶模型。從理論上分析了該模型與具有鞍點結(jié)構(gòu)的優(yōu)化模型在結(jié)構(gòu)上的相似性，從而可使用求解鞍點問題的數(shù)值算法求解該模型。方法使用求解鞍點問題的基于預(yù)解式的原始對偶算法對提出模型進(jìn)行求解，并采用自適應(yīng)變步長迭代優(yōu)化策略提高尋優(yōu)效率，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)數(shù)值算法對步長要求過高的缺陷。同時論證了確保算法收斂性的參數(shù)取值范圍。結(jié)果實驗結(jié)果表明，提出的分?jǐn)?shù)階原始對偶模型能夠有效地抑制“階梯效應(yīng)”，保護(hù)紋理和細(xì)節(jié)信息，同時采用的數(shù)值算法具有較快的收斂速度。結(jié)論提出了一種分?jǐn)?shù)階原始對偶去噪模型，該模型可采用一種基于預(yù)解式的原始對偶算法進(jìn)行求解。實驗結(jié)果表明，提出的模型能有效改善圖像的視覺效果，采用的數(shù)值算法能有效快速收斂。
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