改进TV-H^(-1)模型的图像修复方法 被引量：4

1

作者 何仕文 刘琳 +3 位作者 张永强 杨剑哲 石大明 程丹松 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期167-172,共6页

为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H^(-1))获得缺损图像的结... 为改善现存图像修复算法在修复时存在的"灰度跳变"现象,同时降低运行复杂度,提出一种基于偏微分方程模型(称为Isophote-TV-H-1模型)和改进Criminisi算法的数字图像修复算法.首先利用图像分解模型(TV-H^(-1))获得缺损图像的结构部分和纹理部分;然后用Isophote-TV-H-1模型和改进的Criminisi算法分别对缺损图像的结构部分和纹理部分进行修复;最后将修复后的结构部分和纹理部分进行叠加得到最终的修复结果.实验结果表明,本模型与TV模型相比,能够较好地修复缺损区域中的纹理信息;与Criminisi算法相比,本模型通过对相似度度量方法的改进,有效地抑制了图像修复过程中的误差传播,并利用局部搜索(图像局部相似性)来替代传统的穷尽搜索,进而提高算法的效率.同传统的基于图像分解的图像复原算法以及TV模型相比,本模型能解决"灰度跳变"问题,获得更好的修复结果. 展开更多

关键词 全变分 tv-H^-1 图像分解 图像修复 Criminisi算法

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基于整体变分降噪算法下的多频率超声衍射层析成像 被引量：5

2

作者 方杰 韦穗 苏守宝 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期828-832,共5页

根据傅立叶衍射投影定理,不同频率超声波得到的投影数据的傅立叶变换分布在复平面为不同半径的圆弧,提出了多频率超声衍射层析成像思想,并进行了实验研究,重建的时间比单频率法短约70%.由于多频率投影数据傅立叶变换比单频率法在复平面... 根据傅立叶衍射投影定理,不同频率超声波得到的投影数据的傅立叶变换分布在复平面为不同半径的圆弧,提出了多频率超声衍射层析成像思想,并进行了实验研究,重建的时间比单频率法短约70%.由于多频率投影数据傅立叶变换比单频率法在复平面上分布更加不均匀,故重建的噪声也更大,整体变分法将图像恢复的数学模型转化为带有整体变分正则化项的能量泛函问题,采用变分原理将其中的最小化问题转为偏微分方程的求解.降噪后的多频率超声图像的误差比降噪前的图像小约50%. 展开更多

关键词 衍射层析成像 傅立叶衍射投影定理 整体变分 正则化

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多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法 被引量：11

3

作者 唐述 谢显中 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期770-776,共7页

图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme,LSES)将图像中的大尺度图像边缘... 图像复原是一个长期的且极具挑战性的逆问题。为了实现模糊图像的盲复原,该文提出一种多正则化混合约束的模糊图像盲复原方法。首先,运用一种图像的局部结构提取策略(Local Structure Extraction Scheme,LSES)将图像中的大尺度图像边缘准确地提取出来。然后,在模糊核(Blur Kernel,BK)的估计阶段,将提取的大尺度图像边缘与前期研究中所提出的一种结合稀疏性和平滑特性的双重正则化约束模型相结合,实现模糊核更加准确的估计。在图像的复原阶段,为了得到高质量的复原图像,提出一种结合全变差(Total Variation,TV)模型和Shock滤波器不变特性的多正则化约束模型,从而实现模糊图像的清晰化复原。最后,通过半二次性的变量分裂策略对提出的模型进行最优化求解,能够在准确地估计出BK的同时得到高质量的复原图像。在人造的模糊图像和真实的模糊图像中进行了大量的实验,证明了所提方法的有效性,且与近几年的一些极具代表性的模糊图像盲复原方法相比,不仅主观视觉效果得到了显著的增强,而且客观评价指标也得到了明显的改进。 展开更多

关键词 图像盲复原 多正则化混合约束 局部结构提取策略 全变差(tv)模型 Shock滤波器不变特性

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交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法 被引量：4

4

作者 周祚峰 水鹏朗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期2912-2915,共4页

盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像。该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法。观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问... 盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像。该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法。观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解。模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像。实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果。 展开更多

关键词 盲图像恢复 点扩散函数 小波去噪 全变差正则化

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一种改进的总变分正则化图像盲复原方法 被引量：4

5

作者 张红民 成于思 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期27-28,共2页

传统的图像复原算法多数采用最小均方误差作为图像复原效果的评价标准,很少考虑人的视觉感受。本文在总变分盲复原算法的基础上结合Weber定律和正则化方法,运用不同的迭代表达式:在模糊辨识阶段,采用总变分正则化算法进行辨识;在图像复... 传统的图像复原算法多数采用最小均方误差作为图像复原效果的评价标准,很少考虑人的视觉感受。本文在总变分盲复原算法的基础上结合Weber定律和正则化方法,运用不同的迭代表达式:在模糊辨识阶段,采用总变分正则化算法进行辨识;在图像复原阶段,采用We-ber定律和正则化方法相结合。正则化的选择充分考虑图像的细节保持和边缘增强。实验结果采用基于人眼视觉感受的图像评价标准来验证。实验证明该算法在未知点扩散函数的情况下不但能有效的抑制噪声和消除纹波现象,而且还能有较好的视觉效果。 展开更多

关键词 总变分盲图像复原算法 Weber定律 正则化

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Alpha稳态噪声下基于Meridian范数的全变分图像去噪算法 被引量：1

6

作者 杨真真 杨震 +1 位作者 李雷 金正猛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1109-1115,共7页

在实际应用中,噪声不可避免,因此,图像去噪一直是图像处理领域研究的重点,并且近年来受到越来越多的研究者的青睐。该文首先基于Meridian分布和全变分(Total Variational,TV)的统计特性,提出一种全变分模型来复原alpha稳态噪声环境下的... 在实际应用中,噪声不可避免,因此,图像去噪一直是图像处理领域研究的重点,并且近年来受到越来越多的研究者的青睐。该文首先基于Meridian分布和全变分(Total Variational,TV)的统计特性,提出一种全变分模型来复原alpha稳态噪声环境下的含噪声图像。此外,为了保证模型解的唯一性,对提出的全变分模型添加了一个二次惩罚项,得到一个严格凸的全变分模型,然后,使用原始-对偶算法对提出的全变分模型进行求解,并证明了该算法的收敛性。最后,进行了仿真实验,并对实验结果进行了分析,实验结果验证了提出模型的可行性与有效性。 展开更多

关键词 图像处理 Meridian范数 Alpha稳态噪声 原始-对偶算法 全变分

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基于混合采样的图像分块压缩感知方法 被引量：1

7

作者 吕沛 周仁魁 +1 位作者 刘海英 何俊华 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期35-41,共7页

针对图像压缩感知问题，提出一种基于混合采样的分块压缩感知方法——HBCS方法。该方法利用基于随机采样和低分辨率采样构造的混合采样矩阵和分块策略，有效地提高了图像采样效率和重构性能。理论证明：混合采样矩阵具有低分辨率采样的... 针对图像压缩感知问题，提出一种基于混合采样的分块压缩感知方法——HBCS方法。该方法利用基于随机采样和低分辨率采样构造的混合采样矩阵和分块策略，有效地提高了图像采样效率和重构性能。理论证明：混合采样矩阵具有低分辨率采样的直接测量图像低频信息的特性和随机采样的近似最优的重构功能，且以高概率与大多数固定稀疏基不相干，结构简单，非常易于实现；分块策略能保证算法复杂度不随图像尺寸而改变，适合实时处理高分辨率图像。实验结果表明，在相同采样值数目下，该方法采用总变差（TV）重建算法时的重构质量尤其是在图像低频信息恢复方面明显优于其它已有方法。 展开更多

关键词 信息采样 压缩感知(CS) 混合采样 分块策略 总变差(tv)算法

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基于梯度倒频和全变分的运动模糊图像复原 被引量：3

8

作者 李俭兵 马忍 王志锋 《电视技术》 北大核心 2016年第2期54-58,共5页

通过分析运动模糊图像梯度和Canny算子特性来估算点扩算函数(PSF),提出一种基于结合Canny算子和梯度倒频的运动模糊参数先验估计方法。首先,分析运动模糊图像的梯度信息和Canny算子特性,通过适当的阈值处理后,二者信息结合,利用倒频谱... 通过分析运动模糊图像梯度和Canny算子特性来估算点扩算函数(PSF),提出一种基于结合Canny算子和梯度倒频的运动模糊参数先验估计方法。首先,分析运动模糊图像的梯度信息和Canny算子特性,通过适当的阈值处理后,二者信息结合,利用倒频谱的特性计算出运动模糊尺度和运动模糊方向。最后,用改进的基于半二次型交替数值算法的全变分正则化复原方法对运动模糊图像进行复原。从实验结果可以看出,相对于传统算法,该方法能够较准确地估算出PSF参数,实现比较好的复原效果。 展开更多

关键词 运动模糊 退化模型 倒频 梯度 CANNY算子 半二次型交替算法 全变分正则化

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基于振铃约束的全变差正则化图像去模糊算法 被引量：1

9

作者 杨竹青 谢宏 《太赫兹科学与电子信息学报》 2021年第3期490-496,共7页

当前去模糊方法只利用图像单一的稀疏特性作为先验信息,忽略了伪边缘(如振铃瑕疵)对模糊核估计的影响,导致其去模糊性能不佳。本文充分利用复杂结构图像的先验信息,设计了振铃约束下的全变差正则化图像去模糊算法。首先,利用多分辨率图... 当前去模糊方法只利用图像单一的稀疏特性作为先验信息,忽略了伪边缘(如振铃瑕疵)对模糊核估计的影响,导致其去模糊性能不佳。本文充分利用复杂结构图像的先验信息,设计了振铃约束下的全变差正则化图像去模糊算法。首先,利用多分辨率图像金字塔策略建立多层图像模型,通过对比模糊图像和潜在清晰图像来获得振铃先验信息。其次,将振铃正则约束项融入全变差方法,构建多正则项去模糊模型,然后利用变量分离法将去模糊模型转化为多函数优化问题。最后,利用一阶原始对偶算法,根据低分辨率到高分辨率的顺序,对模糊核和原始图像完成计算,获取重构目标。实验结果表明:较当前图像去模糊技术而言,所提算法具备更为理性的去模糊效果,所复原的图像呈现出更高的峰值信噪比和结构相似度,可以更好地保持图像边缘与纹理信息。 展开更多

关键词 图像去模糊 全变差正则化 振铃先验 图像金字塔策略 一阶原始对偶算法

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基于总变差正则化算法的三维肺部呼吸过程电阻抗成像方法

10

作者 王琦 陆纪璇 +1 位作者 李秀艳 段晓杰 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2021年第6期53-60,共8页

为了提高对肺部呼吸运动进行连续监测的精确性,针对二维成像不能满足人体结构成像需求的问题,利用三维电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)对肺部呼吸过程进行成像,采用总变差正则化(total variation,TV)算法与Tik... 为了提高对肺部呼吸运动进行连续监测的精确性,针对二维成像不能满足人体结构成像需求的问题,利用三维电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)对肺部呼吸过程进行成像,采用总变差正则化(total variation,TV)算法与Tikhonov正则化算法实现肺部三维EIT成像,并对2种算法在不同呼吸状态下的图像重建结果的误差与肺区域比(lung regional ratio,LRR)进行对比与评价。结果表明:与传统Tikhonov正则化算法相比,仿真数据中,TV算法使三维肺部EIT成像误差降低了58.86%,肺区域比(LRR)准确率提高了14.58%;实验数据中,TV算法使成像误差降低了53.81%,LRR准确率提高了16.33%;说明TV算法比Tikhonov正则化算法更适合进行三维EIT图像重建工作,证明了三维EIT用于人体呼吸运动监测的可行性。 展开更多

关键词 总变差正则化算法 肺部三维成像 电阻抗断层成像技术 肺部呼吸 连续监测

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基于耦合非局部全变差的图像着色算法

11

作者 金正猛 李晓伟 +1 位作者 武婷婷 杨真真 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2547-2553,共7页

基于局部算子的全变差(TV)模型在对纹理图像着色时,会出现颜色扩散不均匀,着色范围区域较小等问题。为了解决上述问题,该文提出基于非局部算子的耦合全变差图像着色模型,结合交替方向乘子法(ADMM),设计出相应的数值求解算法,并给出该算... 基于局部算子的全变差(TV)模型在对纹理图像着色时,会出现颜色扩散不均匀,着色范围区域较小等问题。为了解决上述问题,该文提出基于非局部算子的耦合全变差图像着色模型,结合交替方向乘子法(ADMM),设计出相应的数值求解算法,并给出该算法的收敛性结果。该模型充分利用像素邻域亮度之间的相似性进行颜色扩散,能有效避免仅利用亮度边缘信息进行局部扩散导致颜色扩散不均匀的问题。数值实验结果表明,该模型在快速着色的同时,能有效解决颜色在纹理等细节处扩散不均匀的问题。 展开更多

关键词 图像处理 图像着色 全变差 非局部算子 交替方向乘子算法

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基于分裂Bregman迭代的混合正则化重力场反演

12

作者 曹书锦 朱自强 鲁光银 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期1699-1706,共8页

针对重力场反演中深度分辨率过低的问题,提出基于混合稀疏正则化联合反演。引入L1多尺度小波和全变差技术,使在剔除干扰异常及规避反演过度聚焦的同时,尽可能地保留深度方向上的分辨率;针对在混合正则化反演中预条件矩阵左乘(求逆)计算... 针对重力场反演中深度分辨率过低的问题,提出基于混合稀疏正则化联合反演。引入L1多尺度小波和全变差技术,使在剔除干扰异常及规避反演过度聚焦的同时,尽可能地保留深度方向上的分辨率;针对在混合正则化反演中预条件矩阵左乘(求逆)计算量过大的问题,构建新的深度权项实现基于最小分裂Bregman迭代算法快速三维密度反演成像。研究结果表明:本文反演方法可行、有效,具有较强的适应性。 展开更多

关键词 混合正则化 分裂Bregman迭代算法 深度加权矩阵 多尺度小波 全变差正则化

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整体变分法在羊绒织物喷墨印花图像修补中的应用

13

作者 郭润兰 艾宏玲 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2008年第4期41-44,共4页

数字图像修复是图像恢复领域的一个重要分支,即用一定数学算法使受损的图像恢复、移走或取代照片中被选择的物体等。文章讨论了整体变分算法的相关理论,分析研究了如何利用整体变分算法进行图像修补。实验结果表明:整体变分算法对羊绒... 数字图像修复是图像恢复领域的一个重要分支,即用一定数学算法使受损的图像恢复、移走或取代照片中被选择的物体等。文章讨论了整体变分算法的相关理论,分析研究了如何利用整体变分算法进行图像修补。实验结果表明:整体变分算法对羊绒织物喷墨印花图像中的细小斑点、划痕等的修补有非常理想的效果。 展开更多

关键词 羊绒织物 喷墨印花 图像修补 整体变分

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全波形反演正则化方法对比 被引量：13

14

作者 李昕洁 王维红 +1 位作者 郭雪豹 张庭俊 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期129-139,I0005,I0006,共13页

正则化是缓解反演不适定性、约束解特征的重要方式。Tikhonov正则化、全变分(TV)正则化是全波形反演中常用的两种正则化方法,分别具有压制高波数和保护地层边缘的特点。双参数整形正则化、混合双参数正则化和稀疏结构约束正则化是在二... 正则化是缓解反演不适定性、约束解特征的重要方式。Tikhonov正则化、全变分(TV)正则化是全波形反演中常用的两种正则化方法,分别具有压制高波数和保护地层边缘的特点。双参数整形正则化、混合双参数正则化和稀疏结构约束正则化是在二者的基础上发展而来,并具备各自优势。为系统论证不同正则化方法特点,对五种正则化方法的全波形反演进行了对比分析。背斜—超覆模型、Marmousi模型测试表明,不同的正则化方法均对反演结果有不同程度的改进。双参数整形正则化兼具Tikhonov正则化和TV正则化的优势,并可有效提高深部反演精度。混合双参数正则化能进一步提高浅层反演精度。相较于其他方法,稀疏结构约束正则化无论在地层连续性,还是在边缘结构的刻画上均有明显优势。 展开更多

关键词 全波形反演 TIKHONOV正则化 全变分(tv)正则化 双参数正则化 稀疏结构约束正则化

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基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪 被引量：7

15

作者 王娜 张权 +2 位作者 刘祎 贾丽娜 桂志国 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1757-1764,共8页

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT(LDCT)广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变... 为了降低患者的辐射风险,低剂量CT(LDCT)广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分(TV)正则项和二阶有界Hessian(BH)正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换(FFT)的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT (HDCT)图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。 展开更多

关键词 低剂量CT (LDCT) 图像降噪 边缘指示器 全变分(tv) 有界Hessian(BH) 快速傅里叶变换(FFT) 分裂Bregman算法

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基于二阶广义方向性全变分的图像超分辨率重建方法 被引量：3

16

作者 伍政华 孙明健 +1 位作者 顾宗山 范明意 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2625-2632,共8页

超分辨率图像重建是增强那些低成本成像传感器系统图像分辨率的有效措施.得益于先验知识的学习,低分辨率图像可有效地被超分辨率增强.针对带有明显边缘结构的图像,现有方法没有有效利用高阶信息从而会出现一些光滑的图像细节.本文针对... 超分辨率图像重建是增强那些低成本成像传感器系统图像分辨率的有效措施.得益于先验知识的学习,低分辨率图像可有效地被超分辨率增强.针对带有明显边缘结构的图像,现有方法没有有效利用高阶信息从而会出现一些光滑的图像细节.本文针对这种特殊的图像结构,研究一种基于二阶广义方向性全变分的重建方法来挖掘那些隐含的高阶可利用信息.二阶广义方向性全变分不仅可以作为先验知识,还能作为稀疏正则项抑制伪影和噪声.实验结果表明,本文方法可有效超分辨率重建结构边缘图像,并可获得高分辨率图像细节和纹理特征. 展开更多

关键词 超分辨率重建 广义方向性全变分 优化算法 正则约束

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