结构保持图拉普拉斯正则的快速图像修复

为了让信息从周围向待修复区域填充时保持图像边缘结构,提出结构保持图拉普拉斯正则的图像修复模型.该模型在信号依赖的图拉普拉斯矩阵基础上,引入梯度图像平滑约束,能够促进目标函数的最优解收敛至分片平面图像;此外,该模型转化为无约束二次规划问题,可以通过共轭梯度法快速求解.实验结果表明,所提的图像修复算法相比于现有图像修复算法不仅速度快,而且可以克服图拉普拉斯正则图像修复算法所产生的块效应,使得复原后的图像更加自然.

基于混合类小波变换的随机噪声消减方法研究

介绍一种基于Seislet变换的混合类小波变换方法。小波变换可以对地震数据在时间方向上作进一步分解,利用小波去噪原理联合Seislet反变换共同对随机噪声进行消减。同时,基于信号噪声正交化模型,利用局部正交权重(LOW)对上一步的去噪结果进行信号能量补偿,从噪声中提取同相轴相干有效信息。理论模型和实际数据处理结果验证本文提出的方法可使地震资料中的随机噪声得到较好的消减。