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多方向加权TV和变换域非局部正则化图像去模糊
1
作者
杨爱萍
魏宝强
+1 位作者
张越
何宇清
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期828-834,共7页
针对传统全变差(TV)去模糊对噪声敏感且细节恢复能力有限等缺点,利用边缘检测对传统TV模型进行改进,并受空域非局部自相似性正则化思想启发,将图像的变换域非局部自相似性约束融入去模糊模型,提出一种基于边缘检测的多方向加权TV和变换...
针对传统全变差(TV)去模糊对噪声敏感且细节恢复能力有限等缺点,利用边缘检测对传统TV模型进行改进,并受空域非局部自相似性正则化思想启发,将图像的变换域非局部自相似性约束融入去模糊模型,提出一种基于边缘检测的多方向加权TV和变换域非局部正则化的图像去模糊方法.首先,运用边缘检测将中心像素邻域内的像素对划分为同侧像素对和异侧像素对,对不同类型的像素对采用不同的权重,在去模糊的同时尽可能保持图像边缘等细节特征;其次,为充分利用先验信息,将变换域非局部正则化约束融入到改进的TV模型,进一步改善图像视觉质量;最后,对新模型进行有效求解.实验结果表明,本文算法在去模糊的同时可更好地保留图像的边缘、纹理等细节特征.
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关键词
图像去模糊
多方向加权TV
变换
域非局部
正则
化
交替方向法
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职称材料
从目标的双视图鲁棒精确复原三维形状
2
作者
杨忠根
陈涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2001年第1期62-66,共5页
基于随机采样最小冗余子集新概念 ,并利用数据正则化技术 ,依据双视图特征点集的模型数据和图象数据 ,本文开发了一个从目标的双视图特征点对集合鲁棒精确复原其三维视觉信息的新算法。即 ,当使用最小子集的收敛映射为非线性运算时 ,通...
基于随机采样最小冗余子集新概念 ,并利用数据正则化技术 ,依据双视图特征点集的模型数据和图象数据 ,本文开发了一个从目标的双视图特征点对集合鲁棒精确复原其三维视觉信息的新算法。即 ,当使用最小子集的收敛映射为非线性运算时 ,通过适当加大采样子集的维数 ,可使最小子集变为最小冗余子集 ,非线性运算变为线性运算并且使解唯一。维数的增大导致增加的冗余信息作为采样子集的合法性和有效性的判据。理论分析和实验结果表明 ,在强噪声高出格点率的恶劣条件下 ,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息。
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关键词
计算机视觉
双视图三维信息复原
最小冗余子集
正则化变换
鲁棒精确
动目标
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职称材料
题名
多方向加权TV和变换域非局部正则化图像去模糊
1
作者
杨爱萍
魏宝强
张越
何宇清
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期828-834,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472274)~~
文摘
针对传统全变差(TV)去模糊对噪声敏感且细节恢复能力有限等缺点,利用边缘检测对传统TV模型进行改进,并受空域非局部自相似性正则化思想启发,将图像的变换域非局部自相似性约束融入去模糊模型,提出一种基于边缘检测的多方向加权TV和变换域非局部正则化的图像去模糊方法.首先,运用边缘检测将中心像素邻域内的像素对划分为同侧像素对和异侧像素对,对不同类型的像素对采用不同的权重,在去模糊的同时尽可能保持图像边缘等细节特征;其次,为充分利用先验信息,将变换域非局部正则化约束融入到改进的TV模型,进一步改善图像视觉质量;最后,对新模型进行有效求解.实验结果表明,本文算法在去模糊的同时可更好地保留图像的边缘、纹理等细节特征.
关键词
图像去模糊
多方向加权TV
变换
域非局部
正则
化
交替方向法
Keywords
image deblurring
multi-direction weighted TV
transform domain non-local regularization
alternating direction method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
从目标的双视图鲁棒精确复原三维形状
2
作者
杨忠根
陈涛
机构
哈尔滨工程大学电子工程系
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2001年第1期62-66,共5页
文摘
基于随机采样最小冗余子集新概念 ,并利用数据正则化技术 ,依据双视图特征点集的模型数据和图象数据 ,本文开发了一个从目标的双视图特征点对集合鲁棒精确复原其三维视觉信息的新算法。即 ,当使用最小子集的收敛映射为非线性运算时 ,通过适当加大采样子集的维数 ,可使最小子集变为最小冗余子集 ,非线性运算变为线性运算并且使解唯一。维数的增大导致增加的冗余信息作为采样子集的合法性和有效性的判据。理论分析和实验结果表明 ,在强噪声高出格点率的恶劣条件下 ,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息。
关键词
计算机视觉
双视图三维信息复原
最小冗余子集
正则化变换
鲁棒精确
动目标
Keywords
computer vision
3D structure restoration from two perspective view
robust estimation
minimal redundant subset
regularization transformation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多方向加权TV和变换域非局部正则化图像去模糊
杨爱萍
魏宝强
张越
何宇清
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CSCD
北大核心
2017
0
在线阅读
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职称材料
2
从目标的双视图鲁棒精确复原三维形状
杨忠根
陈涛
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
2001
0
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职称材料
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