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非凸总广义变差图像恢复模型 被引量:3
1
作者 郝岩 许建楼 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第16期18-20,128,共4页
为有效地保护图像的几何结构,提出了一种非凸二阶总广义变差图像恢复模型。该模型引入了类似于L_0范数的非凸稀疏正则约束,模型能更好地保护图像的结构特征。为有效地计算该模型,采用迭代重加权和原始-对偶算法。数值实验表明,相比于最... 为有效地保护图像的几何结构,提出了一种非凸二阶总广义变差图像恢复模型。该模型引入了类似于L_0范数的非凸稀疏正则约束,模型能更好地保护图像的结构特征。为有效地计算该模型,采用迭代重加权和原始-对偶算法。数值实验表明,相比于最近的二阶总广义变差方法,该方法获得了较好的实验结果。 展开更多
关键词 图像恢复 广义 阶梯效应 原始-对偶算法
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基于加权总广义变差的Mumford-Shah模型 被引量:4
2
作者 张文娟 冯象初 王旭东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1913-1922,共10页
给出了加权总广义变差(Total generalized variation,TGV)的定义.利用图像的2阶加权TGV半范作为正则项,利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度,提出了基于加权TGV的Mumford-Shah模型.对未知函数分别利用交替Split-Bregman方法、Fe... 给出了加权总广义变差(Total generalized variation,TGV)的定义.利用图像的2阶加权TGV半范作为正则项,利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度,提出了基于加权TGV的Mumford-Shah模型.对未知函数分别利用交替Split-Bregman方法、Fenchel对偶方法及FISTA(Fas titerative shrinkage-thresholding algorithm)给出数值计算模型.仿真实验结果表明,利用图像的2阶加权TGV半范的去噪效果优于常用的梯度模2范数和加权TV(Total variation)半范正则化;利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度的边缘检测效果优于传统的TV半范和加权TV半范约束. 展开更多
关键词 Mumford—Shah模型 去噪 边缘检测 水平集方法 加权广义
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基于二阶总广义变差的欠采样图像重构方法
3
作者 卫津津 金志刚 王颖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2953-2956,共4页
针对欠采样图像重构的凸优化问题,提出一种基于二阶总广义变差(TGV)范数最小化的算法。利用图像的二阶TGV半范作为正则约束项,自动地平衡一、二阶导数项,使得该算法可以更好地恢复图像边缘,有利于平滑噪声,避免阶梯效应。为了有效地计... 针对欠采样图像重构的凸优化问题,提出一种基于二阶总广义变差(TGV)范数最小化的算法。利用图像的二阶TGV半范作为正则约束项,自动地平衡一、二阶导数项,使得该算法可以更好地恢复图像边缘,有利于平滑噪声,避免阶梯效应。为了有效地计算该模型,通过正交投影和调整权重阈值对每一步迭代结果进行修正,最终获得更准确的重构结果。实验结果表明,与正交匹配追踪(OMP)模型和全变差(TV)模型比对,该算法重构的图像其峰值信噪比(PSNR)及结构相似度(SSIM)都有明显的提高,重构效果较好。 展开更多
关键词 压缩感知 广义 图像重构 阶梯效应
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基于法矢量雅可比的总广义变差图像修复模型 被引量:1
4
作者 翟艳 潘振宽 魏伟波 《计算机仿真》 北大核心 2022年第3期150-155,199,共7页
图像修复是图像处理领域的基础问题,变分方法是实现图像修复的主要方法之一。经典的一阶变分模型存在阶梯效应,不能有效修复大破损区域。二阶变分模型为克服上述问题做出了改进,但修复后的图像会出现破损区域对比度降低、边界模糊现象... 图像修复是图像处理领域的基础问题,变分方法是实现图像修复的主要方法之一。经典的一阶变分模型存在阶梯效应,不能有效修复大破损区域。二阶变分模型为克服上述问题做出了改进,但修复后的图像会出现破损区域对比度降低、边界模糊现象。以经典二阶总广义变差模型(Total Generalized Variation,TGV)为基础,提出了一种基于法矢量雅可比的总广义变差模型(Total Generalized Variation Model with Jacobian of Normal,TGVJN)以修复更多破损图像区域信息。该模型通过引入一系列辅助变量、拉格朗日乘子和惩罚参数设计相应的交替方向乘子算法。实验结果表明,本文模型在保持对比度和边缘方面有明显优势,同时能够有效修复大尺度破损图像,缩小边界模糊区域。 展开更多
关键词 图像修复 广义模型 雅可比 法矢量 黑森 交替方向乘子法
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基于Shearlet变换的泊松噪声图像复原问题研究 被引量:1
5
作者 李红 王俊艳 李厚彪 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期511-515,共5页
为了解决泊松噪声图像的复原问题,几种正则化方法已被提出,其中最著名的是全变差(TV)模型,但TV模型会引起阶梯效应。总广义变差(TGV)是全变差的推广,用TGV作为正则项来恢复泊松图像,可以消除阶梯效应,但图像的边缘细节信息不能很好地保... 为了解决泊松噪声图像的复原问题,几种正则化方法已被提出,其中最著名的是全变差(TV)模型,但TV模型会引起阶梯效应。总广义变差(TGV)是全变差的推广,用TGV作为正则项来恢复泊松图像,可以消除阶梯效应,但图像的边缘细节信息不能很好地保持。为了克服这个缺点,基于TGV和Shearlet变换,该文提出了一种新的正则化模型,并用交替方向乘子法(ADMM)求解。数值结果有效地展示了该模型在保持图像边缘细节上的优越性。 展开更多
关键词 交替方向乘子法 泊松噪声 SHEARLET 阶梯效应 广义
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自适应二阶总广义变分图像恢复方法 被引量:17
6
作者 许建楼 冯象初 郝岩 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期378-383,共6页
针对经典的总变分(TV)去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种自适应的二阶总广义变分(TGV)图像恢复模型。通过在二阶TGV正则项中引入边缘指示函数,并利用边缘指示函数在平滑区域,增强扩散,去除噪声,在边缘处降低扩散,保护边缘等特... 针对经典的总变分(TV)去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种自适应的二阶总广义变分(TGV)图像恢复模型。通过在二阶TGV正则项中引入边缘指示函数,并利用边缘指示函数在平滑区域,增强扩散,去除噪声,在边缘处降低扩散,保护边缘等特征恢复图像,在新模型中,自适应二阶总广义变分是正则项,它能自动的平衡一阶和二阶导数项。因此这些特征使得新模型在去噪的同时不但能够自适应地保持图像的边缘信息,而且还能去除阶梯效应。为了有效的计算该模型,本文采用原始一对偶算法仿真新模型,实验结果表明,与经典的TV模型相比,改进的方法无论是在视觉效果还是信噪比(SNR)上都有明显地提高。 展开更多
关键词 图像恢复 广义分(tgv) 边缘指示函数 阶梯效应
原文传递
去除乘性噪声的二阶总广义变分模型及算法 被引量:3
7
作者 郝岩 许建楼 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1819-1824,共6页
针对总变分去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种新的乘性噪声去噪模型。在新模型中,二阶总广义变分(TGV)是正则项,它能自动平衡一阶和二阶导数项,使得新模型在去除乘性噪声的同时不但能够保持图像的边缘信息,而且还能去除阶梯效... 针对总变分去噪模型容易导致阶梯效应的缺陷,提出了一种新的乘性噪声去噪模型。在新模型中,二阶总广义变分(TGV)是正则项,它能自动平衡一阶和二阶导数项,使得新模型在去除乘性噪声的同时不但能够保持图像的边缘信息,而且还能去除阶梯效应。为了有效的计算该模型,设计了一个快速迭代算法。在算法中,首先采用分裂方法和交替方向法将原问题变为两个相关的子问题,然后分别对子问题利用牛顿法和原始-对偶算法。实验结果表明,与同类模型相比,本文方法无论是在视觉效果还是定量指标,如峰值信噪比(PSNR)等都有明显地提高。 展开更多
关键词 乘性噪声 广义分(tgv 交替方向法 阶梯效应
原文传递
基于一种高阶正则化模型的光流估计方法
8
作者 李杰 李建义 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1129-1135,共7页
在光流分析技术中,为了能够在特殊情况下提高光流估计的准确性,提出一种扩展总广义变差(Ext-TGV)的光流估计方法。方法通过引入新的高阶正则项,将经典的二阶TGV进行非局部扩展,从而有利于实施分段仿射,且可将柔性分割信息包含在正则项内... 在光流分析技术中,为了能够在特殊情况下提高光流估计的准确性,提出一种扩展总广义变差(Ext-TGV)的光流估计方法。方法通过引入新的高阶正则项,将经典的二阶TGV进行非局部扩展,从而有利于实施分段仿射,且可将柔性分割信息包含在正则项内,在光流估计中能准确提供局部运动边界以及解决匹配项中的模糊问题;提出一个新匹配项,使其能较好地克服光照变化和尺度变化。通过在KITTI和SINTEL数据上的实验结果表明,与现有的光流评估方法相比,本文提出的光流估计方法能显著的提高光流估计的准确性。 展开更多
关键词 高阶正则化 光流估计 非局部 广义(tgv)
原文传递
一种基于多传感器的红外图像正则化超分辨率算法 被引量:3
9
作者 苏冰山 吴炜 +3 位作者 杨晓敏 李智 Gwanggil Jeon 陈雨 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期368-377,共10页
提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自身信息构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型加权,以充分... 提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自身信息构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型加权,以充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对红外图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他算法。 展开更多
关键词 红外图像超分辨 多传感器 广义分(tgv)正则化 相位一致
原文传递
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