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基于非局部梯度稀疏性正则化的基于梯度的图像传输和重建
基于非局部梯度稀疏性正则化的基于梯度的图像传输和重建
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基于非局部梯度稀疏性正则化的基于梯度的图像传输和重建
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非局部正则化的压缩感知图像重建算法
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本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部 AC 模型 和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局 部正则化的 [+ 图像重建模型#并给出了相应的数值求解算 法$
图像超分辨率重建的非局部正则化模型与算法研究
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利用图像非局部不连续性测度的概念,建立了面向图像超分辨的非局部正则化能量泛函和相应的变分框架.理论分析了该框架与目前关于双边滤波等一类广义邻域滤波器和经典的变分偏微分方程模型之间的联系.推导了该非局部泛函约束的变分模型最优解满足的积分形式欧拉-拉格朗日方程,并研究了其最速下降流满足的若干重要性质.基于图理论,设计了图像超分辨的自适应加权迭代算法.最后通过选择不同势函数的非局部正则化泛函进行图像去噪
基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法
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非局部平均 (Non-local means, NLM) 算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性, 取得了很好的去噪效果.<br>然而, 在强噪声的干扰下, NLM 算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性. 因此, 很多文献利用图像的梯度信息对<br>权函数做了改进. 但是, 传统的梯度算子对噪声十分敏感, 不能有效地提高相似性度量的准确性. 本文将图像的稀疏梯度场<br>(Spars
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提出一种改进的基于非局部的正则化图像去噪算法,主要针对非局部处理方法中的权值计算作了改进处理。与原始算法不同,采用EMD来进行图像子块间的相似度计算,并结合图像的方向信息分类子块区域,以解决
图像去噪的改进自适应全变差正则化模型
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摘 要:针对经典全变差正则化模型在去噪时图像边缘易模糊的不足, 在全变差正则化模型与调和去噪模型的基础上构建了一种改进的自适应全变差正则化模型, 并利用旋转不变性更好的梯度模值确定其自适应参数, 降低该...
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介绍了Tikhonov正则化超分辨率重建算法的基本原理和特点,在原有正则化空域图像复原方法的基础上,根据多帧序列图像之间的互补信息,提出一种改进的正则化空域图像复原的新方法,该算法直接将正则化函数作用于图像超...
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假设点扩散函数结构已知而参数未知,模糊矩阵可表示为带参数的形式,在Nguyen等人的正则有参盲复原框架的基础上,进一步根据Roberts交叉梯度算子构造正则项,从自适应的角度构造正则化参数,并用迭代法求解该框架的...
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基于组稀疏正则化的荧光扩散层析成像重建
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针对荧光扩散层析成像中荧光光源的定位误差较大和形态学信息不完整的问题,提出一种基于组稀疏正则化的同时代数重建技术(GSR-SART)算法。该算法利用图像的非局部自相似性和局部稀疏性构造自适应相似组;然后,将相似组作为基本单元,学习自适应字典;最后,采用迭代收缩阈值算法求解目标函数。实验结果表明,所提算法在峰值信噪比和方均根误差的结果上比其他先进算法有较大的提升。
基于非局部几何相似度和方向梯度的图像插值
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基于数值仿真散斑图研究灰度梯度的相对计算误差,并分析采用Tikhonov正则化方法计算图像灰度梯度后,改进数字图像相关法的测量精度,结合实验验证所提方法在实际噪声环境中的抗噪声能力。结果表明:灰度梯度对数字...
图像插值的局部和非局部正则化
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本文提出了具有局部和非局部正则化的图像插值模型。非局部有界变化(BV)正则化器由包含梯度的指数函数来表示。它充当Perona-Malik方程。因此,我们的非局部BV正则化器具有各向异性扩散方程和非局部泛函的性质。局部...
非局部的变分正则化图像放大算法 (2012年)
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针对Chambolle图像放大模型存在分块效应,提出一种非局部的变分正则化图像放大算法。该算法的思想是构造一个适用于图像放大的变分泛函,该泛函由正则项和数据保真项构成,其中图像的正则项是用非局部全变差范数进行...
一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像重建算法
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针对闪光照相系统成像信噪比低的特点,提出了正则化预优约束共轭梯度算法(RPCCG)。 RPCCG算法在闪光照相重建方程中引入Tikhonov正则化准则,利用预优约束...相图像重建算法,具有良好的收敛性和稳定性以及较高的重建精度。
基于结构稀疏的SAR图像低秩重建.rar_sar 稀疏_低秩_图像重建_稀疏_结构稀疏
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基于l(0)梯度最小化的有限角度CT图像重建
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在计算机断层摄影(CT)成像的医学和工业应用中,受扫描环境和对患者施加过多X射线辐射的风险所限制,从有限的投影数据重建高质量的CT图像已成为热门话题。 在有限的扫描角度范围内进行X射线成像是一种有效的成像方式,可以减少对患者的辐射剂量。 由于此模式中可用的投影数据不完整,因此有限角度CT图像重建实际上是一个不适定的逆问题。 为了解决该问题,通过常规的滤波反投影(FBP)算法重建的图像经常在边缘附近
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基于非局部扩散的图像去噪代码
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基于非负约束L1-范数正则化的乳腺扩散光学层析成像重建方法
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