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基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
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基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
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变分法模型
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这是一个讲解变分法模型非常有效的文档，值得一读
论文研究-基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法.pdf
浏览：108
针对图像去噪过程中会导致细节和纹理结构信息丢失的不足，提出了基于字典学习和原子聚类的图像去噪算法。该算法利用含噪图像通过字典学习算法得到自适应的冗余字典，然后提取字典中每个原子的HOG特征和灰度统计特征构成特征集，并利用原子的特征集将冗余字典中的原子分成两类（不含噪原子和噪声原子），最后利用不含噪原子恢复图像，达到去噪的目的。实验结果表明，提出的算法无须知道噪声的先验信息，峰值信噪比好于现有的流行
论文研究-分数阶图像去噪变分模型及投影算法.pdf
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在图像去噪同时保持图像的纹理等细节是非常重要的。首先利用分数阶导数定义了新的分数阶有界变差函数空间，然后利用分数阶有界变差空间及负指数Sobolev空间，提出了分数阶变分图像去噪模型，最后提出了求解分数阶变分模型的投影算法并证明了算法的收敛性。实验结果表明，分数阶变分模型在提高峰值信噪比和保持图像纹理细节两个方面都非常有效。
分数阶图像去噪变分模型及投影算法.pdf
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基于变分偏微分方程的双参数图像去噪模型 (2012年)
浏览：42
给出了一种基于变分偏微分方程的双参数图像去噪模型。利用变分法的极大极小原理，证明了该双参数模型存在唯一的极小值，给出该模型的Euler-Lagrange方程，根据给出的偏微分方程的离散格式，对噪声图像进行去噪，与Rudin，Osher and Fatemi提出的模型（ROF模型）的结果比较,结果表明，双参数模型在视觉上及峰度信噪比上都比ROF模型的去噪效果好。
基于变分混合模型同步实现图像去噪和反差增强倡 (2011年)
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针对反差较低的且包含噪声的医学图像,依据图像直方图特点设计分段拉伸函数,并与基于梯度和拉普拉斯算子的图像去噪变分模型结合,建立新的变分模型,同步实现图像去噪和反差增强。该模型可有效消除图像光滑区域出现的阶梯效应,从而避免在图像增强过程中出现的假边界问题。同时,还为所提出的模型设计了Split-Bregman算法,以提高计算效率。最后通过实验对所提出的模型和算法的有效性进行了验证。
基于稀疏表示的图像去噪算法
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提出一种改进的字典学习算法，进一步，为了利用图像的非局部自相似性信息，提出将自相似性作为一个约束正则项融入到图像去噪模型，提出基于改进字典学习和非局部自相似性的图像去噪算法。大量实验验证，与传统KSVD...
【提供操作视频】基于OMP和KSVD算法的图像去噪算法matlab仿真,包括图像分块,字典,重构,OMP,KSVD等步骤
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2.内容：【提供操作视频】基于OMP和KSVD算法的图像去噪算法matlab仿真,包括图像分块,字典,重构,OMP,KSVD等步骤 3.用处：用于基于OMP和KSVD算法的图像去噪算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行...
论文研究-结合分块噪声估计的字典学习图像去噪算法.pdf
浏览：103
对多种图像的去噪实验结果表明，与Donoho小波软阈值去噪算法、全变分（total variation，TV）去噪算法相比，该算法不仅能够使去噪后图像的峰值信噪比提升1~3 dB，并且能较好地保留图像的细节信息和边缘特征。
论文研究-基于联合滤波的聚类稀疏表示图像去噪算法.pdf
浏览：96
针对非局部均值去噪算法中噪声对结构聚类影响的问题，提出了一种基于联合滤波预处理的聚类稀疏表示图像去噪算法。利用维纳滤波和巴特沃斯滤波联合滤波处理提取含噪图像中的高频分量，同时减小了噪声对聚类的影响；...
论文研究-基于混合变分模型的图像去噪.pdf
浏览：105
为了有效抑制噪声，获得更好的视觉效果，提出了一种基于混合变分模型的图像去噪方法。将调和模型和全变分模型进行融合，增强模型的去噪性能，根据自适应选取组合系数，组合系数较大时偏向于全变分模型，较小时偏向于调和模型，这样不仅可以有效去除阶梯效应，同时保护边缘细节，采用仿真对比实验以测试模型性能。结果表明，相对其他去噪模型，相同条件下，该模型取得更优的去噪声效果，提高了图像的质量。
基于正则化与保真项全变分自适应图像去噪模型 (2011年)
浏览：53
分析了自适应范数的变分去噪模型与自适应可信度参数变分去噪模型优缺点, 提出了一种同时基于范数p与可信度参数λ全变分自适应图像去噪模型。在该模型中，扩散行为的参数p(x,y)由图像局部梯度决定，可信度参数λ(x,y)大小取决于当前处理位置对应残差图像的特性。实验结果表明，本模型在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息，且峰值信噪比有所提高，取得很好的降噪性能。
【图像去噪】基于变分偏微分方程HNHOTV_OGS算法实现稀疏图像去噪附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
基于稀疏表示的分组训练卷积字典的图像去噪算法
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卷积稀疏编码（ convoluTIonal sparse coding，CSC）这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注，其中卷积字典学习算法（sie- based dicTIonary learning，S-BCSC）是最为有效的CSC模型优化算法。虽然S-BCSC算法非常有效，但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典，然而这并不利于图像信息的准确描述。为克服这一缺陷，讨论如何根据图像
基于一阶和二阶导数的新模型及其在变分图像去噪中的应用
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matlab-基于OMP和KSVD算法的图像去噪算法matlab仿真,包括图像分块,字典,重构,OMP,KSVD等步骤-源码
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基于python_字典学习_深层字典学习_图像去噪_高斯噪声_椒盐噪声
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论文研究-一种非零元个数约束的字典学习图像去噪算法.pdf
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提出了一种基于字典学习的图像去噪算法。在K-SVD字典学习算法的基础上，改变稀疏编码中误差约束为非零元个数约束来进行字典学习。在实验的基础上分析了使用不同非零元个数去噪时对峰值信噪比的影响，提出分别针对低...
一种基于超完备字典学习的图像去噪方法（清晰版）
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摘 要: 基于超完备字典的图像稀疏表示因其具有稀疏性、特征保持性、可分性等特点而被广泛应用于图像... 实验结果表明,与小波类去噪方法相比,本文的学习算法能更好地去除图像噪声,保留图像细节信息,获得更高的PSNR 值.
稀疏分解图像去噪
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基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-...
基于变分偏微分方程算法实现稀疏图像去噪附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域：【图像去噪】 3.内容：基于变分偏微分方程算法实现稀疏图像去噪附matlab代码.zip 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
论文研究-SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法 .pdf
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SAR图像去噪的分数阶多尺度变分PDE模型及自适应算法，张军，韦志辉，合成孔径雷达(SAR) 图像相干斑噪声抑制中，保持图像的边缘和纹理是非常重要的。首先利用分数阶导数以及负指数Sobolev 空间对图像进行�
基于Contourlet变换域统计模型的路面图像去噪算法
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A novel image denoising algorithm based on the satistical model in Contourlet transform domain is proposed, which can obtain comparatively clear pavement crack information under the complicated backgr
基于改进的Bingham模型的图像去噪算法
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磁流变阻尼器力学模型是磁流变阻尼器结构控制的基础。针对Bingham磁流变阻尼器力学模型，对剪切应变率作分数阶微分处理，提出一种分数阶Bingham磁流变阻尼器力学模型，并将此模型引入到图像去噪，推导出一种分数阶Bingham图像去噪模型，且定义一种分数阶边缘检测算子和数值解法，最后用于合成图像与Lena图像去噪。MATLAB实验结果表明，算法既能保持图像目标边缘，又能实现图像去噪。
基于波域调和滤波扩散模型的图像去噪算法
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针对当前图像去噪算法缺乏对整体结构的分析以及运算量过大的不足，提岀了一种利用波域调和滤波扩散模型改进BM3D去噪技术的新算法。首先，利用传统的欧氏距离法将相似二维图像块合并，得到三维数组，再将联合滤波后的三维数组进行逆变换，得到图像的预估计数据。其次，通过小波分解变换提取预估计图像中的高频部分进行滤波，为避免边缘模糊，引用拉普拉斯高斯算法构建新算子并将其代入扩散模型。最后，进行小波重构，以得到原始
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基于K-奇异值分解（K-SVD）的图像去噪方法使用K-SVD算法训练得到的过完备字典对图像进行稀疏表示去噪，能够在去除噪声的同时较好地保持原始图像信息。但该方法缺少对图像结构特征的考虑；此外，K-SVD算法训练得到的...
对灰度图像添加高斯噪声和椒盐噪声_使用字典学习和深层字典学习进行图像去噪_python
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资源名：对灰度图像添加高斯噪声和椒盐噪声_使用字典学习和深层字典学习进行图像去噪_python 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可...
基于字典学习的图像去噪研究与实践
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稀疏字典学习图像去噪
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通过稀疏字典学习的方法，将图像进行稀疏分解，再通过字典学习，获得新的稀疏矩阵，然后调节参数用于稀疏去噪。
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