基于方向前向差分的变分模型去除帘幕效应
数值分析
2016-04-06 v3
摘要
聚焦离子束(FIB)层析成像在微尺度上提供高分辨率体积图像。然而，由于物理采集过程，所得图像常被一种所谓的帘幕(curtaining)或瀑布(waterfall)效应破坏。本文提出一种新的凸变分模型来去除此类效应。更确切地说，应用下卷积(infimal convolution)模型将受损的3D图像分解为干净图像和两类退化，即条纹部分和层状部分。作为正则项，使用了依赖于不同方向的一阶和二阶差分来应对退化的特定结构。这推广了离散单向全变分(TV)方法。该模型的最小化子通过著名的原始对偶技术计算。数值例子显示了我们的新方法在人工和真实数据上的极好性能。除FIB层析成像外，我们也成功地将我们的技术应用于中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据中纯条纹的去除。
引用
@article{arxiv.1507.00112,
title = {Removal of Curtaining Effects by a Variational Model with Directional Forward Differences},
author = {Jan Henrik Fitschen and Jianwei Ma and Sebastian Schuff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1507.00112},
year = {2016}
}