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联合矩阵F范数的低秩图像去噪
联合矩阵F范数的低秩图像去噪
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联合矩阵F范数的低秩图像去噪
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基于伽马范数最小化的图像去噪算法
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针对核范数有偏近似秩函数导致基于核范数最小化的传统去噪方法去噪性能较差的问题,基于低秩理论,提出一种基于伽马范数最小化的图像去噪算法。首先对噪声图像重叠分块,然后基于结构相似性指数自适应搜索与当前图像块最相似的若干非局部图像块以组成相似图像块矩阵,进而利用非凸伽马范数无偏近似矩阵秩函数构建低秩去噪模型,最后基于奇异值分解对所得低秩去噪优化问题求解,并将去噪图像块重组为去噪图像。仿真结果表明,与现有
【图像去噪】基于加权核范数最小化算法实现图像去噪附matlab代码.zip
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使用Split Bregman恢复低秩和联合稀疏矩阵:通过核范数和L21最小化使用Split Bregman恢复低秩和联合稀疏矩阵-matlab开发
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这项工作涉及通过核范数和 L21 最小化从其低维投影中恢复低秩和联合稀疏矩阵。 % 最小化 ||X||*+||DX||2,1(核范数 +l21 范数) % 受制于 A(X) = Y 我们同样使用分裂 Bregman 算法。 % 最小化 1/2||y-Ax||^2 +lambda1||W||* +lambda2||DZ||2,1 +eta1/2||WX-B1||^2 +eta2/2||ZX-B2||
结构保持的图像去噪方法研究
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本论文以刻画边缘和纹理的图像先验建模为出发点,利用小波变换、核回归及非局部均值等图像去噪方法,重点研究方法中的纹理、边缘等结构保持问题,提出一系列的结构保持的图像去噪模型和新算法。取得的主要成果及创新...
论文研究-一种基于.pdf
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作为低秩矩阵逼近在图像处理中具有广泛的应用,其目的是根据退化图像的自相似性得到低秩矩阵来对图像进行去噪,如在计算机视觉和机器学习.低秩矩阵近似方法一般可分为两类,低秩矩阵分解(LowRank Matrix ...
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1.项目基于 MNIST 数据集,使用 VGG-19 网络模型,将图像进行风格迁移,实现去噪功能。 2.项目运行环境:Python 和 TensorFlow 运行环境。需要 Python 3.6 及以上配置,使用conda安装环境 conda create -n ...
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它解决了以下优化问题: min_X || YX||_1 + lambda ||Dh*X||_1 + lamdba ||Dv*X||_1 + mu ||X||_* X:高光谱图像Y:压缩测量Dh、Dv:水平和垂直有限差分算子||X||_* : 矩阵 X 的核范数 ---------------------------...
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