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基于空域相关滤波和总变分模型的图像去噪被引量：1: 1; 作者陈寅银黄有度《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第31期175-178,共4页; 针对总变分(TV)模型对图像的细节不敏感以及去噪的同时易造成边缘模糊的缺陷,提出了一种图像去噪的新算法。根据图像经过小波分解以后,细节主要集中在高频部分,而取相邻尺度的小波系数进行相关计算,可以提高边缘的定位精度。利用小波高... 展开更多; 关键词图像去噪峰值信噪比空域相关滤波总变分模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

贝叶斯框架下的总变分图像去噪算法: 2; 作者肖宿韩国强沃焱《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第6期693-698,共6页; 针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的... 展开更多; 关键词图像去噪贝叶斯框架最大联合分布先验模型总变分模型拉普拉斯分布数值计算迭代重加权最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应全变分模型和正则化技术的湍流图像复原算法研究: 3; 作者赵春喜《中国农机化学报》北大核心 2014年第4期257-259,273,共4页; 正则化技术为基础,提出自适应的TV(Total Variation)模型,实现平滑去噪和保护图像的纹理细节,将研究图像复原转化为求解代价函数的最小化过程,并运用共轭梯度法搜索函数极值,以实现湍流退化图像的复原过程。实验结果表明,本文所提出的... 展开更多; 关键词图像复原点扩散函数 TV模型自适应总变分模型共轭梯度法; 在线阅读下载PDF 职称材料

高阶模型的快速图像修补被引量：2: 4; 作者宋锦萍郑昌燕《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期154-157,共4页; 图像修补是图像复原研究中的一个重要课题。针对总变分模型在修补图像过程中存在的阶梯效应,将高阶偏微分方程(PDE)引入到图像修补中,采用罚方法及交替极小化算法求解该模型。通过仿真实验及结果分析说明该模型及算法的有效性和优越性。; 关键词图像修补总变分模型高阶模型罚方法交替极小化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

微焦点X射线图像乘性加性混合噪声的去除被引量：10: 5; 作者高红霞吴丽璇 +2 位作者徐寒康慧胡跃明《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3100-3113,共14页; 考虑微焦点X射线仪成像信噪比低,混合噪声污染严重等问题,提出了一种乘性、加性混合噪声去除方法。首先,建立了含乘性、加性混合噪声的图像模型;其次,基于总变分和稀疏表示原理分别构造了滤除加性噪声和乘性噪声的目标函数;最后,应用显... 展开更多; 关键词微焦点X射线检测 X射线图像总变分模型稀疏表示混合去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法(英文) 被引量：1: 6; 作者肖宿韩国强 +1 位作者沃焱姚浩伟《科学技术与工程》 2010年第14期3344-3348,共5页; 为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计。在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数。对于总变分模型不可微分的问题,在不... 展开更多; 关键词图像盲去卷积贝叶斯框架先验模型总变分模型数值计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于空域相关滤波和总变分模型的图像去噪被引量：1: 1; 作者陈寅银黄有度; 机构合肥工业大学数学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第31期175-178,共4页; 文摘针对总变分(TV)模型对图像的细节不敏感以及去噪的同时易造成边缘模糊的缺陷,提出了一种图像去噪的新算法。根据图像经过小波分解以后,细节主要集中在高频部分,而取相邻尺度的小波系数进行相关计算,可以提高边缘的定位精度。利用小波高频系数的相关计算来控制TV模型的扩散,在去噪的同时保护了边缘细节。仿真实验采用三种典型的离散方法,结果显示该算法处理的去噪图像视觉效果有所改善,且信噪比也有很大提高。; 关键词图像去噪峰值信噪比空域相关滤波总变分模型; Keywords image de-noising PSNR spatial correlation filtering TV model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯框架下的总变分图像去噪算法: 2; 作者肖宿韩国强沃焱; 机构华南理工大学计算机科学与工程学院; 出处《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2010年第6期693-698,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60573019) 广东省科技计划项目(2009B030803004) +1 种基金广东省自然科学基金博士科研启动基金项目(07300561); 文摘针对经典去噪模型易造成图像细节丢失以及确定性算法无法自动估计去噪过程中的未知参数等问题,提出一种新的图像去噪算法.该算法在贝叶斯框架下,用总变分模型(TV)和伽马分布分别刻画原始图像及未知参数的统计特征,并基于最大联合分布的推导,估计最优原始图像.总变分模型使最终的能量泛函非线性且不可微分,因此,引入迭代重加权最小二乘法(IRLS),通过迭代的方式用加权的L2范数逼近L1范数来表示图像的统计模型.实验结果表明,该算法可有效去除图像的噪声,提升去噪速度,使所恢复的图像在实际视觉效果和信噪比等方面均优于其他同类算法.; 关键词图像去噪贝叶斯框架最大联合分布先验模型总变分模型拉普拉斯分布数值计算迭代重加权最小二乘法; Keywords image denoising Bayesian framework maximum joint distribution prior model total variation model Laplace distribution numerical calculation iteratively reweighted least squares method; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应全变分模型和正则化技术的湍流图像复原算法研究: 3; 作者赵春喜; 机构吉林农业大学信息化教学与管理中心; 出处《中国农机化学报》北大核心 2014年第4期257-259,273,共4页; 文摘正则化技术为基础,提出自适应的TV(Total Variation)模型,实现平滑去噪和保护图像的纹理细节,将研究图像复原转化为求解代价函数的最小化过程,并运用共轭梯度法搜索函数极值,以实现湍流退化图像的复原过程。实验结果表明,本文所提出的算法能够在较大程度上改善图像的质量,自适应全变分技术和正则化技术的合理使用能有效地保护图像边缘和去噪,并具有较好的收敛速度和稳定性。本文提出的算法计算强度适中,适合应用于具有较高实时性要求的航空航天、军事及农业等领域。; 关键词图像复原点扩散函数 TV模型自适应总变分模型共轭梯度法; Keywords image restoration point spread function TV model adaptive total variation model conjugate gradient method; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高阶模型的快速图像修补被引量：2: 4; 作者宋锦萍郑昌燕; 机构河南大学数学与信息科学学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期154-157,共4页; 基金河南省基础与前沿技术研究计划项目(No.132300410150) 国家自然科学基金(No.U1304610); 文摘图像修补是图像复原研究中的一个重要课题。针对总变分模型在修补图像过程中存在的阶梯效应,将高阶偏微分方程(PDE)引入到图像修补中,采用罚方法及交替极小化算法求解该模型。通过仿真实验及结果分析说明该模型及算法的有效性和优越性。; 关键词图像修补总变分模型高阶模型罚方法交替极小化算法; Keywords image inpainting total variation model high-order model penalty method alternating minimization algorithm; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名微焦点X射线图像乘性加性混合噪声的去除被引量：10: 5; 作者高红霞吴丽璇徐寒康慧胡跃明; 机构华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心华南理工大学自动化科学与工程学院广东技术师范学院自动化学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期3100-3113,共14页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61403146) 国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2012AA041312) 国家科技重大专项02专项子课题"面向封装过程的X光学检测关键技术及成套装备"资助项目; 文摘考虑微焦点X射线仪成像信噪比低,混合噪声污染严重等问题,提出了一种乘性、加性混合噪声去除方法。首先,建立了含乘性、加性混合噪声的图像模型;其次,基于总变分和稀疏表示原理分别构造了滤除加性噪声和乘性噪声的目标函数;最后,应用显式差分算法和梯度投影算法分步滤除加性噪声和乘性噪声。实验结果显示,与总变分去加性噪声方法相比,该方法处理后的图像平滑区域均值与标准差比(MSR)平均提升了10.9%,细节区域拉普拉斯梯度模(LS)平均提升了15.6%。这些结果表明:本文算法不仅有效滤除了微焦点X射线图像的混合噪声,并且较好地保留了图像细节特征,能够满足集成电路内部缺陷检测对图像平滑度和细节清晰度的要求。; 关键词微焦点X射线检测 X射线图像总变分模型稀疏表示混合去噪; Keywords micro-focus X-ray detection X-ray image total variation model sparse representation mixed denoising; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法(英文) 被引量：1: 6; 作者肖宿韩国强沃焱姚浩伟; 机构华南理工大学计算机科学与工程学院深圳市华仁达电子有限公司; 出处《科学技术与工程》 2010年第14期3344-3348,共5页; 基金国家自然科学基金(60573019) 国家科技支撑计划(X2JSB1080010)资助; 文摘为了去除图像模糊的同时,保持图像边缘等细节信息,需要对原始图像和点扩散函数进行准确的估计。在贝叶斯框架下,基于总变分模型,建立原始图像和点扩散函数的先验模型,同步估计原始图像和点扩散函数。对于总变分模型不可微分的问题,在不影响速度的前提下,用迭代重加权范数算法处理该问题。基于共轭分布理论,提出以伽马分布作为未知参数的先验模型,准确估计参数。实验表明该算法在对原始图像、点扩散函数和参数准确估计的基础上,成功地解决了模糊图像的盲去卷积问题,算法的速度和效果都得到了改进。与同类算法相比,本文提出的算法具有一定优势。; 关键词图像盲去卷积贝叶斯框架先验模型总变分模型数值计算; Keywords image blind deconvolution Bayesian framework prior models total variation model numerical calculation; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于空域相关滤波和总变分模型的图像去噪	陈寅银黄有度	《计算机工程与应用》 CSCD	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	贝叶斯框架下的总变分图像去噪算法	肖宿韩国强沃焱	《沈阳工业大学学报》 EI CAS	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应全变分模型和正则化技术的湍流图像复原算法研究	赵春喜	《中国农机化学报》北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	高阶模型的快速图像修补	宋锦萍郑昌燕	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	微焦点X射线图像乘性加性混合噪声的去除	高红霞吴丽璇徐寒康慧胡跃明	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	贝叶斯框架下的模糊图像盲去卷积算法(英文)	肖宿韩国强沃焱姚浩伟	《科学技术与工程》	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料