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  1. 总变差去噪方法中结合局部结构信息的自适应保真项

  2. 提出一种自适应保真项用于总变差去噪方法·在讨论了局部结构描述子应满足2个必要条件的基础上,分 析了线性结构张量在提取局部结构信息中的不足;将非线性结构张量用于构造自适应保真项,使得总变差去噪方法 具有更好的去噪能力·实验结果表明:该方法能够很好地保持目标的边缘、尖角等几何结构·

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-01-01
    • 文件大小：487kb
    • 提供者：huangguoxuli

  1. 基于小波和全变差的图像去噪算法分析

  2. 一篇有关小波变换和全变差的硕士论文，对学习数字图像处理的同志来说会有所帮助

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-04-10
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：ym62033

  1. 新的contourlet与自适应全变差的图像去噪

  2. 新的去噪方法，使用contourlet变化

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：621kb
    • 提供者：yangjia2006131

  1. 自适应全变分图像去噪模型及其快速求解

  2. 在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上，利用边缘检测算子选取自适应参数，构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型，并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明，自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息，得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。 —————————————————————————————————— This paper combined shock

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-20
    • 文件大小：650kb
    • 提供者：mathimpro

  1. 全变差图像去噪模型的快速求解

  2. 摘 要:针对全变差正则化模型求解算法普遍存在收敛速度慢的问题， 基于 Bregman 迭代正则化方法构建了一种快速求解全变差正则化模型的迭代算法 实验结果表明， 该算法能快速求解全变差正则化模型， 得到的复原图像在峰值信噪比和主观视觉效果方面有着明显提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-20
    • 文件大小：487kb
    • 提供者：xiaofeng1988

  1. 基于同伦延拓的全变分图像去噪法

  2. 本文主要研究了全变分图像去噪问题.全变分图像去噪是目前图像去噪的主要方法之一，它的解属于有界变差函数类，允许有不连续点，因此用全变分去噪模型恢复图像能够有效的保持边界，有利于图像的后期处理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-20
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：xiaofeng1988

  1. 总变差去噪方法中结合局部结构信息的自适应保真项

  2. 总变差去噪方法中结合局部结构信息的自适应保真项

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-05
    • 文件大小：555kb
    • 提供者：yuzg86

  1. 基于小波和全变差的图像去噪算法

  2. 这是一篇硕士论文，详细的介绍了小波去噪和全变差去噪算法。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-19
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：hong__fang

  1. 全变差TV去噪(split bregman) opencv

  2. 实现全变差去噪(split bregman)使用opencv实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-05-18
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：qq_28233645

  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：879kb
    • 提供者：irwin0112

  1. 高阶 SVD 和全变差正则的乘性噪声去除模型

  2. 光滑性、稀疏性和自相似性先验作为自然图像的重要特性被广泛应用于图像去噪. 根据高阶奇异值分解和全变差正则的互补性， 本文提出了一种能够同时利用上述三种先验的乘性噪声去除新方法. 新方法首先采用高阶奇异值分解方法对对数变换后图像中的相似块组进行去噪，利用了局部自适应性、稀疏性和自相似性；然后结合考虑光滑性先验的全变差约束对结果进行迭代优化. 实验结果表明，提出的方法在有效去除乘性噪声的同时，可以更好地保留图像的边缘和纹理区域的细节信息.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：863kb
    • 提供者：weixin_38662327

  1. 应用残差总变分及低秩表示的视频去噪算法

  2. 应用残差总变分及低秩表示的视频去噪算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_38509504

  1. 图像方向纹理保持的方向全变差正则化去噪模型及其主优化算法

  2. 正则化方法是目前解决图像去噪不适定性的一条有效途径，但对于图像中纹理细节的保持仍是棘手的问题．本文针对图像方向纹理保持的去噪问题，给出了图像方向纹理保持的方向全变差正则化去噪模型．分析和证明了方向全变差的若干等价表示性质，并基于该性质迭代构造代理泛函和Ｂ样条离散差分逼近方法，给出了一种主优化去噪算法．数值实验表明，该方法在去除噪声、抑制图像的“阶梯效应”和保持图像方向纹理等方面取得较好的效果．

  3. 所属分类：其它

  1. ResPr-UNet-3D去噪高效管道TF-keras：3D图像降噪使用改进的U-Net架构，可利用先前的图像。 使用基于keras和tf.data.Dataset API的高效张量流管道训练模型-源码

  2. ResPr-UNet-3D去噪高效管道-TF-keras 该存储库包含该论文的数据，代码和结果。带有3D图像降噪Proc的图像优先残差U-Net网络。 欧元。 信号处理。 Conf。 EUSIPCO，第1264-1268页，2020年。（hal-02500664） 我们提出了一种改进的U-Net架构（ResPrU-Net），该架构利用先前的图像进行3D图像降噪。 先前的图像与输入串联在一起，并通过剩余连接连接到输出，如下图所示 ResPrU-Net背后的思想基于先前提出的变分方法SPADE

  3. 所属分类：其它

  1. NLTV:非局部数字全变差滤波算法

  2. 在图像平滑处理过程中,如何设计保持图像边缘和纹理细节的数字图像去噪滤波器一直是人们关注的热点问题。本文在统一描述数字全变差滤波算法(DTV)和数字双边全变差算法(DBTV)的滤波机制的基础上,利用图像像素间的近-远程相关性,分别定义近程相关性和远程相关性两个度量,建立了一种非局部图像滤波自适应双边加权机制,提出一种同时适合高斯噪声和脉冲噪声的非局部数字全变差滤波算法(NLTV)。实验验证了新算法在抑制噪声的同时具有较好的边缘细节和纹理保持性能。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于字典学习的梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪

  2. 为从强噪声图像中重构出原图像并减小误差，提出了一种基于梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪算法。根据稀疏和冗余表示，基于K-SVD字典学习去噪算法可自适应从已知带噪图像中训练字典，但是字典固有的结构限制，导致强噪声图像去噪效果差。提出了基于字典学习的梯度重权非局部平均算法，该算法对图像结构赋予更紧约束，可以改善去噪性能。利用全变分法求解图像结构的梯度，给予图像边缘信息更高的权重，结合图像结构信息的相似性和稀疏性先验，求解优化后的逆问题。与传统字典去噪相比，所提出的算法对强噪声图像的去噪效果更好，并

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法

  2. Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息，但在边缘处会产生“划痕”现象。采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变，但也会丢失图像的纹理等细节信息。为了充分利用两种方法的优点，将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法。首先，对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪。然后，将两幅去噪图像进行Curvelet融合，对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法。最后，将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融

  3. 所属分类：其它

  1. LLTV:局部线性全变差滤波方法

  2. 本文提出了一种新颖的滤波方法—局部线性全变差滤波方法(LLTV),可以对数字图像进行有效的滤波处理.该方法采用图像的局部线性近似模型,并结合了全变差规则项,在滤除噪声的同时,能够很好的保持图像的边缘信息,而且其简单的、线性时间算法,可以对各种数据进行快速处理.实验结果表明,在计算机视觉的各种应用中,如去噪、平滑、细节增强和高动态范围(HDR)压缩等方面,该方法都表现出高效的性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：672kb
    • 提供者：weixin_38530846

  1. 改进的基于全变分最小去噪的路径无关相位解包算法

  2. 相位解包算法主要分为路径相关算法和路径无关算法, 广泛应用于光学测量领域。针对残差相位中含有噪声的问题, 提出了改进的基于全变分最小去噪的路径无关相位解包算法。首先在包裹相位图中求出相位梯度, 然后用全变分最小方法对相位梯度图去噪, 通过积分获得近似的相位解包图, 并进一步去除了残差相位图中的噪声, 经多次迭代获得最终的相位解包图。通过仿真和实验对比了去除噪声前后解包相位与原始相位的误差。结果表明, 残差相位去噪后得到解包相位的峰谷值、均方根值误差均小于未去噪的情况。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_38729438

  1. 双保真全变差去噪模型

  2. 为了达到更好的去噪效果, 对现有空域中基于偏微分方程去噪模型的优缺点进行分析, 并且在Lp范数自适应去噪模型的基础上, 提出基于全变差的双保真项去噪模型。此模型引入了自适应参数作为保真项的权重, 使得模型能够根据不同的区域控制保真的强度, 增加自适应去噪能力。为了克服平滑区域的“阶梯”效应, 在模型中加入自适应的梯度保真项, 使去噪后的图像与原图像具有相似的梯度结构。实验结果显示, 无论是在峰值信噪比、结构相似性还是在视觉效果方面, 本文模型都具有更好的效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_38554781
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