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基于e^p的DTV图像去噪模型
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作者 庞志峰 张慧丽 史宝丽 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期464-471,共8页
针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分(TV)去噪模型与方向全变分(DTV)去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于e~p的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在(0,2)中自适应地选取。由... 针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分(TV)去噪模型与方向全变分(DTV)去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于e~p的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在(0,2)中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法(ADMM)求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。 展开更多
关键词 交替方向乘子法(ADMM) 方向全变分(DTV)模型 图像去噪 e~p(拟)范数图像去噪 ROF模型
数字图像去噪处理方法研究与实现 预览
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作者 李晶晶 贾雪松 耿立明 《信息记录材料》 2019年第8期104-106,共3页
针对目前图像在传输过程中会受到多种噪声影响和干扰的问题,本文通过MATLAB仿真平台,分别采用邻域平均法、中值滤波法以及小波阈值法对图像进行去噪处理,同时比较几种去噪方法的优缺点,找到对图像质量影响最小,且去噪性能最好的方法。
关键词 图像去噪 小波阈值去噪 MATLAB
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基于TV模型的去噪算法改进 预览
3
作者 朱国远 任蒙蒙 朱美玲 《江苏科技信息》 2019年第6期31-33,共3页
文章通过分析调和去噪模型、ROF模型、广义TV模型,提出了基于TV模型的去噪算法改进。在调和模型的基础上对扩散系数进行了改进,从而克服了ROF模型的阶梯效应。改进后的算法可以去除更多的噪声,同时保留了图像的边缘,且与ROF模型相比,在... 文章通过分析调和去噪模型、ROF模型、广义TV模型,提出了基于TV模型的去噪算法改进。在调和模型的基础上对扩散系数进行了改进,从而克服了ROF模型的阶梯效应。改进后的算法可以去除更多的噪声,同时保留了图像的边缘,且与ROF模型相比,在不同噪声下其峰值信噪比均能有一定的提升。 展开更多
关键词 图像去噪 保留边缘 全变分模型 扩散系数
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点检测下的中值滤波器图像去噪算法 预览
4
作者 孙玄 宋述刚 《信息与电脑》 2019年第2期52-54,共3页
在图像去噪过程中,运用已有的自适应中值滤波器去除图像椒盐噪声时,易把非噪声点误判为噪声点,使被处理图像严重失真,影响图像进一步分析。笔者在已有自适应滤波器去噪方法的基础上,针对椒盐噪声,进一步研究了点检测下的中值滤波器图像... 在图像去噪过程中,运用已有的自适应中值滤波器去除图像椒盐噪声时,易把非噪声点误判为噪声点,使被处理图像严重失真,影响图像进一步分析。笔者在已有自适应滤波器去噪方法的基础上,针对椒盐噪声,进一步研究了点检测下的中值滤波器图像去噪算法,先对含有脉冲噪声的图像进行检测,判定是否为噪声点来选取自适应中值滤波合适的阈值。最后运用试验仿真结果和熵值对比传统方法,说明改进的算法去除图像椒盐噪声效果更优。 展开更多
关键词 图像去噪 自适应滤波器 中值滤波器 椒盐噪声 试验仿真
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基于改进型WGAN的低剂量CT图像去噪方法
5
作者 徐曾春 叶超 +1 位作者 杜振龙 李晓丽 《光学与光电技术》 2019年第3期101-107,共7页
为改善低剂量CT图像的质量,提出一种基于改进型Wasserstein生成对抗网络(WGAN-gp)的低剂量CT图像去噪方法。WGAN-gp在WGAN网络的基础上加入梯度惩罚项,解决了WGAN训练困难,收敛速度慢的问题,进一步提高网络的性能。同时加入新感知损失... 为改善低剂量CT图像的质量,提出一种基于改进型Wasserstein生成对抗网络(WGAN-gp)的低剂量CT图像去噪方法。WGAN-gp在WGAN网络的基础上加入梯度惩罚项,解决了WGAN训练困难,收敛速度慢的问题,进一步提高网络的性能。同时加入新感知损失度量函数,使对人眼而言敏感的纹理信息得到保留。实验结果表明,与目前相关的方法相比,PSNR提高了1.83 dB,SSIM表达能力增加了约3.5%,降低了时间复杂度,显著改善了低剂量CT图像的可视质量。 展开更多
关键词 Wasserstein距离度量的对抗生成网络 低剂量CT图像 图像去噪 感知损失
基于偏微分方程的新的图像去噪模型 预览
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作者 闵莉花 李振华 +1 位作者 冯灿 朱铭锋 《南京邮电大学学报:自然科学版》 北大核心 2019年第2期13-19,共7页
针对二阶偏微分方程处理含噪声图像时存在的阶梯效应,文中提出了一个新的四阶偏微分方程图像去噪模型。首先对提出的模型利用有限差分法进行数值计算,然后分别对Lena图像、Cameraman图像和彩色Lena图像、彩色Peppers图像进行MATLAB仿真... 针对二阶偏微分方程处理含噪声图像时存在的阶梯效应,文中提出了一个新的四阶偏微分方程图像去噪模型。首先对提出的模型利用有限差分法进行数值计算,然后分别对Lena图像、Cameraman图像和彩色Lena图像、彩色Peppers图像进行MATLAB仿真实验,将文中提出的模型与已有的去噪模型进行比较,分析结果表明文中提出的新模型能有效去除乘性噪声。 展开更多
关键词 图像去噪 偏微分方程 有限差分法 MATLAB
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基于局部边沿方向的非局部均值图像去噪算法 预览
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作者 贾丽娜 焦枫媛 +1 位作者 刘瑞强 桂志国 《测试科学与仪器:英文版》 CAS CSCD 2019年第3期236-240,共5页
经典的非局部均值(Classic non-local means, CNLM)算法利用图像中自有的自相似性对噪声进行去除。去噪像素值通过其非局部邻域中所有像素的加权平均而得到。在CNLM算法中,计算权重系数的过程中同时考虑了像素值和该像素点距离中心像素... 经典的非局部均值(Classic non-local means, CNLM)算法利用图像中自有的自相似性对噪声进行去除。去噪像素值通过其非局部邻域中所有像素的加权平均而得到。在CNLM算法中,计算权重系数的过程中同时考虑了像素值和该像素点距离中心像素点的距离之间的差异。然而,由于各向同性,高斯核不能反应边沿和结构信息,并且高斯核在平坦区域表现欠佳。本文提出了一种改进的基于局部边沿方向的非局部均值图像去噪算法。在边沿和结构区域使用旋转核回归系数(Steering kernel regression, SKR)计算权重系数,在平坦区域使用平均核计算权重系数。实验结果表明,与CNLM算法相比,提出的算法可以在有效地保护边沿和结构的同时更好地去除噪声。 展开更多
关键词 图像去噪 邻域滤波 非局部均值(NLM) 旋转核回归(SKR)
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基于改进小波阈值的红外热波无损检测图像噪声抑制方法的研究 预览
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作者 秦乾坤 杨慧 +1 位作者 岳威 李宝磊 《计算机时代》 2019年第1期75-78,82共5页
针对红外热波无损检测技术在应用过程中红外图像信噪比较低、细节不明了的问题,分析了小波阈值降噪方法的理论原理和实现步骤,针对传统的小波硬阈值、软阈值函数在去噪中的不足之处,提出了改进的阈值函数。改进的阈值函数通过引入调节因... 针对红外热波无损检测技术在应用过程中红外图像信噪比较低、细节不明了的问题,分析了小波阈值降噪方法的理论原理和实现步骤,针对传统的小波硬阈值、软阈值函数在去噪中的不足之处,提出了改进的阈值函数。改进的阈值函数通过引入调节因子,改善了硬阈值去噪在小波系数重构时可能会产生振荡的现象,软阈值去噪函数存在固定差异问题,且具有一定的灵活性和自适应性。实验结果表明:采用改进阈值去噪方法在有效的减少图像噪声的同时,能保留更多图像细节信息,去噪后的红外图像具有更高的信噪比。 展开更多
关键词 图像去噪 红外热波无损检测 红外热图 小波阈值去噪
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一种去除椒盐噪声带L^1保真项的混合变分模型 预览
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作者 张龙 刘朝霞 刘洪琛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期210-216,共7页
图像去噪技术是数字图像处理领域中一个重要的分支,目的是在去除噪声同时更好地保持图像的对比度、清晰度、纹理特征等有用的信息,它是图像分割、特征提取与目标识别等图像处理过程的前提。为了有效抑制脉冲噪声,针对调和模型和TV-L^1... 图像去噪技术是数字图像处理领域中一个重要的分支,目的是在去除噪声同时更好地保持图像的对比度、清晰度、纹理特征等有用的信息,它是图像分割、特征提取与目标识别等图像处理过程的前提。为了有效抑制脉冲噪声,针对调和模型和TV-L^1模型去噪的不足,提出一种针对脉冲噪声去噪的带L^1保真项的混合变分模型,并用增广拉格朗日算法进行数值实现。采用峰值信噪比、均方根误差指标评定图像的去噪效果。实验结果表明,该模型的峰值信噪比大于其他几类已有模型,有效降低了均方根误差,并且计算的CPU时间更短,去噪效果得到明显改善。该模型具有更好的去噪性能,获得了更理想的视觉效果,不仅能提高了图像质量,而且在客观上得到了有效证实。 展开更多
关键词 图像去噪 变分法 偏微分方程 混合去噪模型 数值仿真
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基于BP神经网络的全变差模型参数选择 预览
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作者 魏海广 《应用数学进展》 2019年第8期1471-1477,共7页
基于变分理论提出的能量泛函极小化,在图像去噪中已经有了很广泛的应用。在去噪过程中,合理的选取参数是十分重要的,神经网络的通用性和可操作性比传统的算法有更多的优势。本文针对全变差去噪模型中不能自适应调整正则项参数的缺点,通... 基于变分理论提出的能量泛函极小化,在图像去噪中已经有了很广泛的应用。在去噪过程中,合理的选取参数是十分重要的,神经网络的通用性和可操作性比传统的算法有更多的优势。本文针对全变差去噪模型中不能自适应调整正则项参数的缺点,通过构建BP神经网络模型,经过大量的学习训练,模拟出图像原始信息和正则项参数的关系,根据模型得到的正则项参数,再结合Chambolle对偶算法,两者构成一个整体,这样改进后的算法其参数选取更为精确,去噪效果更加有效。 展开更多
关键词 图像去噪 全变差 Chambolle对偶 BP神经网络 自适应
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基于变电站巡检机器人的指针式仪表读数识别 预览
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作者 刘杨 刘俊 柯奕辰 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第8期636-639,658共5页
针对无人值守变电站这一发展趋势,结合巡检机器人技术,论述了变电站指针式仪表读数的数字图像处理和识别的实现过程。分析并研究了图像复原、图像滤波及图像分割等运算方法,特别针对室外环境下读数识别易受水雾干扰这一问题,提出运用基... 针对无人值守变电站这一发展趋势,结合巡检机器人技术,论述了变电站指针式仪表读数的数字图像处理和识别的实现过程。分析并研究了图像复原、图像滤波及图像分割等运算方法,特别针对室外环境下读数识别易受水雾干扰这一问题,提出运用基于暗原色先验图像去雾技术。针对机器人采集图像易抖动,提出采用Lucy-Richardson复原修复图像。预处理后,运用同心圆环搜索法识别指针角度。经实验证明:这种方法对实现指针式仪表识别是十分有效的。 展开更多
关键词 指针读数识别 变电站巡检 图像去雾 模糊复原 图像去噪 图像分割
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基于改进二维Haar小波的图像去噪算法 预览
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作者 牟奇春 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第6期177-183,共7页
小波分解层数和阈值函数的选择会影响图像去噪的性能,为此提出了一种改进二维Haar小波阈值法实现图像去噪。该方法使用子带标准差来确定二维Haar小波变换后高频子带中信号能量的强弱,并以此决定是否进行下一层的小波分解。提出一种新的... 小波分解层数和阈值函数的选择会影响图像去噪的性能,为此提出了一种改进二维Haar小波阈值法实现图像去噪。该方法使用子带标准差来确定二维Haar小波变换后高频子带中信号能量的强弱,并以此决定是否进行下一层的小波分解。提出一种新的阈值函数,该阈值函数是连续的,可以克服硬阈值函数对于小波系数过度收缩的缺点,以及软阈值处理使图像边缘模糊的缺点,能在噪声小波系数和噪声之间提供更平滑的过渡图像信号小波系数。实验结果表明:所提方法在峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)方面优于其他方法。 展开更多
关键词 二维Haar小波 阈值函数 图像去噪 峰值信噪比 均方误差
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改进的曲率滤波强噪声图像去噪方法
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作者 汤成 许建龙 周志光 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期346-356,共11页
目的医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处... 目的医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法(ROF)和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1. 67 d B和2. 93 d B,SSIM分别平均提高0. 29和0. 26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。 展开更多
关键词 图像去噪 曲率滤波 强噪声 高斯曲率 变分模型
基于深度卷积神经网络的气象雷达噪声图像语义分割方法 预览
14
作者 杨宏宇 王峰岩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2373-2381,共9页
针对新一代多普勒气象雷达的散射回波图像受非降雨等噪声回波干扰导致精细化短时气象预报准确度降低的问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的气象雷达噪声图像语义分割方法。首先,设计一种深度卷积神经网络模型(DCNNM),利用MJD... 针对新一代多普勒气象雷达的散射回波图像受非降雨等噪声回波干扰导致精细化短时气象预报准确度降低的问题,该文提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的气象雷达噪声图像语义分割方法。首先,设计一种深度卷积神经网络模型(DCNNM),利用MJDATA数据集的训练集数据进行训练,通过前向传播过程提取特征,将图像高维全局语义信息与局部特征细节融合;然后,利用训练误差值反向传播迭代更新网络参数,实现模型的收敛效果最优化;最后,通过该模型对气象雷达图像数据进行分割处理。实验结果表明,该文方法对气象雷达图像的去噪效果较好,与光流法、全卷积网络(FCN)等方法相比,该文方法对气象雷达图像中真实回波和噪声回波的识别准确率高,图像的像素精度较高。 展开更多
关键词 气象雷达 深度学习 图像语义分割 图像去噪 卷积神经网络
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基于TV范数对低秩表示去噪模型的改进 预览
15
作者 刘成士 赵志刚 +3 位作者 吕慧显 董晓晨 李金霞 李明生 《青岛大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期74-80,共7页
全变差(TV)范数具有保持图像边缘信息及加强区域平滑性的能力,为增强低秩表示(LRR)模型恢复图像的结构光滑性,将TV范数引入到LRR模型中,通过对LRR模型中的系数矩阵增加TV范数约束,提出了一个新的图像去噪模型--全变差低秩表示(TVLRR)模... 全变差(TV)范数具有保持图像边缘信息及加强区域平滑性的能力,为增强低秩表示(LRR)模型恢复图像的结构光滑性,将TV范数引入到LRR模型中,通过对LRR模型中的系数矩阵增加TV范数约束,提出了一个新的图像去噪模型--全变差低秩表示(TVLRR)模型,并采用交替最小化方法有效地求解该模型。利用图像内在的非局部自相似性先验,所提算法可以有效地发现和去除噪声,同时增强恢复图像的结构光滑性,使去噪后的图像质量显著提高。实验结果表明,与顶尖的去噪算法相比,所提出的算法在主观和客观上都实现了具有竞争力的去噪表现,特别是当噪声强度很大时。 展开更多
关键词 图像去噪 低秩表示 TV范数 非局部自相似性
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基于小波变换和改进中值滤波的医学图像耦合去噪算法 预览
16
作者 陈炳权 崔金鸽 +2 位作者 徐庆 舒婷 刘宏立 《中南大学学报:英文版》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第1期120-131,共12页
为了克服医学图像采集和传输过程中的图像模糊和边缘丢失现象,提出了一种基于小波变换和改进中值滤波的医学图像耦合去噪方法。该方法由四个模块组成:图像采集,图像存储,图像处理和图像重建。图像采集,获取包含高斯噪声和脉冲噪声的医... 为了克服医学图像采集和传输过程中的图像模糊和边缘丢失现象,提出了一种基于小波变换和改进中值滤波的医学图像耦合去噪方法。该方法由四个模块组成:图像采集,图像存储,图像处理和图像重建。图像采集,获取包含高斯噪声和脉冲噪声的医学图像。图像存储,包括原始图像和处理后图像的数据、参数等信息的保存。在第三模块中,通过小波分解将医学图像分解为四个子带(LL,HL,LH,HH),其中LL为低频部分,LH,HL,HH分别为水平,垂直和对角线高频部分。利用改进的小波阈值处理高频系数,保留低频系数,并在小波阈值处理后对三个高频子带进行改进中值滤波处理。最后一个模块是图像重建,即通过小波重构去噪后的图像。这种方法的优点是结合中值滤波和小波的优点,去噪效果更好,而不是前两种方法的简单组合。通过DWT和改进的中值滤波器系数耦合去噪,对于包含复杂噪声的高精度医学图像处理非常实用。将所提算法的实验结果与中值滤波,小波变换,Contourlet和DT-CWT等方法的结果进行了比较。根据视觉评价指标PSNR和SNR以及Canny边缘检测得出:在低噪声图像中,PSNR和SNR分别提高10%~15%;在高噪声图像中,PSNR和SNR增加2%~6%。与其他方法相比,该算法取得了较好的结果,为医学诊断提供了重要方法。 展开更多
关键词 医学图像 图像去噪 小波变换 改进中值滤波 耦合去噪
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级联残差学习的红外图像非均匀性校正方法 预览
17
作者 赖睿 官俊涛 +2 位作者 徐昆然 熊皑 杨银堂 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期14-19,共6页
针对现有场景自适应非均匀性校正方法存在的图像过平滑和非均匀性残留问题,提出了一种基于级联残差学习的非均匀性校正方法。该方法将多尺度特征提取单元所获取的特征进行融合,并运用残差学习策略解决深度神经网络的过拟合问题。实验结... 针对现有场景自适应非均匀性校正方法存在的图像过平滑和非均匀性残留问题,提出了一种基于级联残差学习的非均匀性校正方法。该方法将多尺度特征提取单元所获取的特征进行融合,并运用残差学习策略解决深度神经网络的过拟合问题。实验结果表明,该方法在平均峰值信噪比上较传统的场景自适应校正方法有近5dB的提升,主观视觉效果也更加清晰锐利。 展开更多
关键词 深度学习 非均匀性校正 图像去噪 红外图像处理
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系数多状态关联的图像NSST-HMT模型
18
作者 王相海 赵晓阳 +2 位作者 朱毅欢 宋若曦 宋传鸣 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期708-725,共18页
近年来,非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)因其具有各向异性,多方向捕捉性的同时,还兼具平移不变性,从而在图像恢复过程中发挥着重要的稳定作用.本文首先对图像NSST子带内系数关系、子带间系数的'父... 近年来,非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)因其具有各向异性,多方向捕捉性的同时,还兼具平移不变性,从而在图像恢复过程中发挥着重要的稳定作用.本文首先对图像NSST子带内系数关系、子带间系数的'父子关系'和'兄弟关系' 3方面进行分析,获得子带内系数具有稀疏性、子带间'父子关系'和'兄弟关系'系数均具有聚集性和传递性的结论.在此基础上提出一种基于系数多状态关联的隐Markov树模型(multi-state non-subsampled shearlet transform hidden Markov tree, M-NSST-HMT),该模型通过将NSST子带间系数的'父子关系'和'兄弟关系'作为共同指导子带间系数传递的状态来估计重构系数,并利用两种状态关联的互信息来对重构系数进行整合.最后将所提出的模型应用于图像去噪并取得良好的去噪效果,结果表明所提出的模型较传统HMT模型能够更好地揭示图像NSST变换后子带内和子带间系数的关系,并提高系数的预测准确性. 展开更多
关键词 非下采样剪切波变换 混合Gauss模型 隐Markov树模型 系数多状态关联 图像去噪 支持向量机
基于GAN生成对抗网络的图像去噪及去噪原理的探究 预览
19
作者 梁威鹏 洪盛伟 《科技资讯》 2019年第13期26-27,共2页
把高频的噪声在傅里叶频谱上和低频的图像很好地分离开。通过一系列高频滤波的理论与技术,达到图像降噪的目的。该文提出了一个基于GAN思想的编码(encoder)-解码(decoder)架构来解决图像去噪的问题。网络由判别网络和生成网络组成,半监... 把高频的噪声在傅里叶频谱上和低频的图像很好地分离开。通过一系列高频滤波的理论与技术,达到图像降噪的目的。该文提出了一个基于GAN思想的编码(encoder)-解码(decoder)架构来解决图像去噪的问题。网络由判别网络和生成网络组成,半监督学习从噪声图像到去噪图像的端到端的映射。在生成网络中,在全卷积的情况下,噪声一步步地被消除,最后得到去噪图像。 展开更多
关键词 图像去噪 GAN 神经网络
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图像去噪的ROF模型的几个新的算法
20
作者 许秋滨 《应用数学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期470-481,共12页
本文对图像去噪的ROF模型的非线性项▽·((▽u)/((|▽u|2+β)1/2)构造了几个新的差分格式.用不动点迭代法求解得到的非线性系统,并在每一步的迭代中用代数多重网格法求解对应的大型稀疏线性方程组.最后对不同的含有高斯白噪声的图... 本文对图像去噪的ROF模型的非线性项▽·((▽u)/((|▽u|2+β)1/2)构造了几个新的差分格式.用不动点迭代法求解得到的非线性系统,并在每一步的迭代中用代数多重网格法求解对应的大型稀疏线性方程组.最后对不同的含有高斯白噪声的图像进行了处理,结果表明本文的算法是有效的和可靠的. 展开更多
关键词 差分格式 图像去噪 不动点迭代 代数多重网格法
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