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基于PCA和总变差模型的图像融合框架被引量：14: 1; 作者潘瑜郑钰辉 +2 位作者孙权森孙怀江夏德深《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1200-1210,共11页; 为了能够抑制融合图像中的噪声且提升融合效果,提出一种在进行融合时去噪的新框架,并在此基础上提出一种基于主成分分析(PCA)的融合框架.首先将源图像进行PCA操作,依据前几个主成分重建图像,再经下采样过程得到近似图像;然后通过上采样... 展开更多; 关键词图像融合主成分分析图像去噪总变差; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间移不变系统图像超分辨复原的快速解耦算法被引量：1: 2; 作者黄丽丽肖亮 +1 位作者韦志辉张军《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期229-236,共8页; 超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.本文提出了一种基于全变差模型的超分辨率复原快速解耦算法.利用半二次正则化思想,提出了一个新的解耦TV(Total variation)模型.利用交替最小化方法和线性空间不变模糊的性质将上采样融... 展开更多; 关键词超分辨全变差融合去模糊去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的遥感图像去噪算法(英文) 被引量：3: 3; 作者赵杰杨建雷《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1658-1665,共8页; 针对大部分已有的遥感图像去噪算法在去噪的同时不能有效的保留细节和增强边缘,提出了一种基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪新算法.该算法依据了Cycle Spinning Contourlet变换能够很好的保留原始图像的细节... 展开更多; 关键词遥感图像 CONTOURLET变换 CYCLE SPINNING 总变分最小化图像去噪融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊被引量：6: 4; 作者胡雪黄成泉 +2 位作者冯润周丽华郑兰《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第3期643-656,共14页; 图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时,极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点,利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势,提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去... 展开更多; 关键词去噪和去模糊极端通道先验全变分暗通道先验全变分亮通道先验全变分极端通道先验; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法被引量：9: 5; 作者呼亚萍孔韦韦 +1 位作者李萌黄翠玲《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期203-209,共7页; 全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的... 展开更多; 关键词图像去噪卷积运算全变分(TV)图像去噪模型尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配图像拼接图像融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA和总变差模型的图像融合框架被引量：14: 1; 作者潘瑜郑钰辉孙权森孙怀江夏德深; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院南京信息工程大学计算机与软件学院; 出处《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1200-1210,共11页; 基金国家自然科学基金(60773172); 文摘为了能够抑制融合图像中的噪声且提升融合效果,提出一种在进行融合时去噪的新框架,并在此基础上提出一种基于主成分分析(PCA)的融合框架.首先将源图像进行PCA操作,依据前几个主成分重建图像,再经下采样过程得到近似图像;然后通过上采样得到与上层图像的差异图像,即细节图像;最后将最底层近似图像与各层细节图像累加,完成图像的重构.将该框架纳入总变差模型后形成一种新的具有融合和去噪效果的框架.实验结果表明,该方法不仅能对同分辨率图像融合,获得较好的融合效果,而且在全色图像和多光谱图像的融合中可较好地保持光谱信息和空间信息,并能够抑制图像中存在的噪声.; 关键词图像融合主成分分析图像去噪总变差; Keywords image fusion principal component analysis image denoising total variation; 分类号 TP391.4 [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

题名空间移不变系统图像超分辨复原的快速解耦算法被引量：1: 2; 作者黄丽丽肖亮韦志辉张军; 机构南京理工大学计算机科学与技术学院模式识别与智能系统实验室广西工学院信息与计算科学系南京理工大学理学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期229-236,共8页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)(2007AA12Z142) 国家自然科学基金(60802039 +1 种基金 60672074) 高等学校博士学科点专项科研基金(20070288050)资助~~; 文摘超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.本文提出了一种基于全变差模型的超分辨率复原快速解耦算法.利用半二次正则化思想,提出了一个新的解耦TV(Total variation)模型.利用交替最小化方法和线性空间不变模糊的性质将上采样融合、去模糊和去噪分步进行.算法中对上采样融合采用非迭代的直接计算方法;去模糊过程采用基于变换的预处理共轭梯度迭代算法,而去噪过程采用了子空间投影方法.本文算法降低了算法复杂度;超分辨率重建图像在去除噪声的同时,不仅能够保证图像平坦区域的保真度,较好地抑制阶梯效应的产生,而且能够保持图像中边缘等重要几何结构的清晰度.; 关键词超分辨全变差融合去模糊去噪; Keywords super-resolution total variation fusion deblurring denoising; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] U264.1 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的遥感图像去噪算法(英文) 被引量：3: 3; 作者赵杰杨建雷; 机构河北大学电子信息工程学院; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1658-1665,共8页; 基金 Supported by the Research and Development Projects of Science and Technology of Hebei Province(06242188D-2) the Natural Science Foundation of Hebei Province(F2007000221); 文摘针对大部分已有的遥感图像去噪算法在去噪的同时不能有效的保留细节和增强边缘,提出了一种基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪新算法.该算法依据了Cycle Spinning Contourlet变换能够很好的保留原始图像的细节和纹理信息,而总变分最小化方法具有在去噪的同时增强图像边缘的特性,因此使用所提出的融合规则对两种算法去噪后的图像进行融合能够取得更好的增强效果.通过对比,实验结果表明该算法不仅能在很大程度上削弱分别由平移不变Contourlet变换和总变分最小化的图像去噪方法产生的伪吉布斯现象和阶梯效应,而且视觉效果和PSNR值均优于其它方法,同时该算法能够保留更多的光谱信息,因此该算法是一种有效的遥感图像去噪算法.; 关键词遥感图像 CONTOURLET变换 CYCLE SPINNING 总变分最小化图像去噪融合; Keywords Remote sensing image Contourlet transform Cycle Spinning total variation minimization Image denoising fusion; 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

题名全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊被引量：6: 4; 作者胡雪黄成泉冯润周丽华郑兰; 机构贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵州民族大学工程技术人才实践训练中心贵州民族大学信息与数据中心; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第3期643-656,共14页; 基金国家自然科学基金(62062024) 贵州省研究生科研基金(黔教合YJSCXJH(2020)135) 贵州省省级科技计划项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342)。; 文摘图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时,极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点,利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势,提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去噪和去模糊模型。首先,将全变分模型分别引入暗通道和亮通道中,用于保护图像的边缘及消除噪声或振铃伪影;其次,利用半二次分裂技术解决模型的非凸问题和估计潜在的清晰图像;最后,用迭代多尺度盲反褶积估计图像的模糊核。实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时很好地保护图像的边缘细节和消除振铃伪影。相比近几年具有代表性的其他方法,该模型的鲁棒性、主观视觉效果和客观评价指标均有明显提高。; 关键词去噪和去模糊极端通道先验全变分暗通道先验全变分亮通道先验全变分极端通道先验; Keywords denoising and deblurring extreme channels prior total variation dark channel prior total variation bright channel prior total variation extreme channels prior; 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

题名改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法被引量：9: 5; 作者呼亚萍孔韦韦李萌黄翠玲; 机构西安邮电大学计算机学院陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期203-209,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(61772396) 陕西省自然科学基金面上项目(2018JM6047)。; 文摘全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;采用SIFT(Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配;对待拼接图像进行加权融合处理,优化视觉效果。仿真实验结果表明,与经典算法相比,该研究能够较理想地去除图像中的噪声,降低全景图像拼接过程中的干扰,提高视觉效果。; 关键词图像去噪卷积运算全变分(TV)图像去噪模型尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配图像拼接图像融合; Keywords image denoising convolution operation total variation(TV)image denoising model Scale Invariable Feature Transfomation(SIFT)feature matching image mosaic image fusion; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于PCA和总变差模型的图像融合框架	潘瑜郑钰辉孙权森孙怀江夏德深	《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心	2011	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	空间移不变系统图像超分辨复原的快速解耦算法	黄丽丽肖亮韦志辉张军	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Cycle Spinning Contourlet变换和总变分最小化的遥感图像去噪算法(英文)	赵杰杨建雷	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	全变分极端通道先验的盲图像去噪去模糊	胡雪黄成泉冯润周丽华郑兰	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法	呼亚萍孔韦韦李萌黄翠玲	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料