[发明专利]基于Primal-dual的图像去噪方法及系统

权利要求书

1.一种基于Primal-dual的图像去噪方法，其特征在于，包括：

获取样本图像的训练样本集、原向量空间以及所述原向量空间的对偶向量空间；所述训练样本集包括样本图像的特征向量以及所述特征向量所对应的分类类型；

初始化所述原向量空间内原变量所对应的第一正则化项以及所述对偶向量空间内对偶变量所对应的第二正则化项；

根据所述训练样本集构造训练矩阵；

根据所述训练矩阵确定训练样本集常数以及迭代步长；

根据所述第一正则化项、所述第二正则化项以及所述训练样本集常数建立非光滑的目标函数；

采用个体输出形式，根据所述非光滑的目标函数以及所述迭代步长更新所述原变量以及所述对偶变量，确定个体输出的原变量以及个体输出的对偶变量；所述采用个体输出形式，根据所述非光滑的目标函数以及所述迭代步长更新所述原变量以及所述对偶变量，确定个体输出的原变量以及个体输出的对偶变量，具体包括：

采用个体输出形式，根据公式公式以及公式确定个体输出的原变量以及个体输出的对偶变量；其中，G_α(w_t-1，β_t-1)为在α处的偏导数；G_w(w_t-1，α_t)为在w处的偏导数；β为构造迭代中连接w，α的向量；w_t，α_t，β_t(t＝0，1，2，......，T)为w，α，β在t次循环后的输出向量；c＝D²/m，D为训练样本集S中x_i的二范数的最大值；为非光滑的损失函数；α为基于w的对偶变量，w为针对基于图片样本的特征向量x_i的优化权重向量；λ₁、λ₂均为正则化参数；

根据所述个体输出的原变量以及所述个体输出的对偶变量对所述样本图像进行去噪处理。

2.根据权利要求1所述的基于Primal-dual的图像去噪方法，其特征在于，所述根据所述训练矩阵确定训练样本集常数以及迭代步长，具体包括：

根据所述训练矩阵的二范数确定所述训练样本集常数以及所述迭代步长。

3.根据权利要求1所述的基于Primal-dual的图像去噪方法，其特征在于，所述根据所述第一正则化项、所述第二正则化项以及所述训练样本集常数建立非光滑的目标函数，具体包括：

根据公式建立非光滑的目标函数；其中，为非光滑的损失函数；X为所述原向量空间；Y为所述对偶向量空间；w∈X，α∈Y，α为基于w的对偶变量，w为针对基于图片样本的特征向量x_i的优化权重向量；λ₁R(w)为第一正则化项；λ₂R(α)为第二正则化项；w^T为w的转置矩阵；α^T为α的转置矩阵；H(S，y)、a(S，y)、b(S，y)、d为基于训练样本集S的常数。