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压缩感知和相似性约束的图像超分辨率重构算法 预览
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作者 吴科永 陈东 +1 位作者 辛宁 曹桂兴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第5期1555-1559,共5页
针对通过外部学习进行超分辨率存在图像质量不佳、细节不真实的问题提出一种压缩感知和相似性约束的单帧图像超分辨率算法。算法首先利用压缩感知中测量域与频域的线性关系对训练库图像在测量域分类,对不同类别图像块训练对应类别的字典... 针对通过外部学习进行超分辨率存在图像质量不佳、细节不真实的问题提出一种压缩感知和相似性约束的单帧图像超分辨率算法。算法首先利用压缩感知中测量域与频域的线性关系对训练库图像在测量域分类,对不同类别图像块训练对应类别的字典,提高字典的表示能力;然后在重构时利用图像的非局部相似性,将图像在分类字典下的稀疏性和相似块信息同时作为先验信息联合约束重构过程,最后恢复出高分辨率图像。实验结果表明算法重构出的高分辨率图像具有丰富的细节以及清晰的边缘,重构图像主观质量良好。 展开更多
关键词 超分辨率 压缩感知 测量域字典分类 局部相似 联合重构
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基于分组字典与变分模型的图像去噪算法 预览
2
作者 陶永鹏 景雨 顼聪 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期551-555,共5页
针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据... 针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典;其次,将通过所学字典得到的稀疏表示先验与图像本身的非局部相似先验进行融合来构建变分模型;最后,通过求解变分模型得到去噪后图像。实验结果表明,与同类去噪算法相比,当噪声比率较高时,所提算法可以解决前期算法准确性较差、纹理丢失较为严重、产生视觉伪影等问题,在视觉效果上要更为理想;同时该算法结构相似性指数有明显提高,峰值信噪比(PSNR)的值更是平均提高了10%以上。 展开更多
关键词 自适应字典学习 图像去噪 稀疏表示 变分模型 局部相似
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一种改进的织物瑕疵点检测的非局部稀疏表示方法 预览
3
作者 侯璇 薛明志 李登峰 《商丘师范学院学报》 CAS 2018年第9期1-6,共6页
近年来,经济快速发展带动了人们生活水平的不断提升.消费者对服装的需求由最初的保暖、蔽体到如今的美观和质地优良.织物款式的多样化和质地的提升给织物瑕疵点的检测带来了新的问题,例如瑕疵类型的增多、瑕疵结构复杂度增加和瑕疵点细... 近年来,经济快速发展带动了人们生活水平的不断提升.消费者对服装的需求由最初的保暖、蔽体到如今的美观和质地优良.织物款式的多样化和质地的提升给织物瑕疵点的检测带来了新的问题,例如瑕疵类型的增多、瑕疵结构复杂度增加和瑕疵点细小等.为解决这些问题,本文在非局部集中式稀疏表示检测模型的基础上,对聚类算法进行改进.将存在疵点的待检测图像输入检测模块,与在学习模块训练好的正常织物样本进行对照,通过阈值调节分割出图像存在的残缺,达到检测疵点的目的. 展开更多
关键词 织物疵点检测 稀疏表示 局部相似
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空间自适应正则化的图像超分重建算法 被引量:1
4
作者 黄炜钦 黄德天 +1 位作者 顾培婷 柳培忠 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1398-1403,共6页
为提高稀疏表示系数的精度和图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示和正则化技术的超分重建算法.首先引入自回归正则化项,通过样本图像来训练出描述图像局部结构的自回归模型,每个图像块自适应选择一个自回归模型用以调节解空间,实现图像... 为提高稀疏表示系数的精度和图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示和正则化技术的超分重建算法.首先引入自回归正则化项,通过样本图像来训练出描述图像局部结构的自回归模型,每个图像块自适应选择一个自回归模型用以调节解空间,实现图像局部的自适应性控制.然后,引入非局部相似正则化项作为自回归正则化项的补充,用于保持图像边缘清晰度.从而,完整构造出一种基于自回归正则化和非局部相似正则化的稀疏编码目标函数.为了进一步恢复图像,实现图像去噪、去模糊,利用总变分正则化实现全局优化.实验结果表明,与L1SR、SISR、ANR、NE+LS、NE+NNLS、NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果还是客观评价指标上,提出的算法都取得了更好的超分重建效果. 展开更多
关键词 超分辨率 稀疏表示 自回归模型 局部相似 总变分正则化
基于编码稀疏表示的柔索机器人监测图像去噪算法 预览 被引量:1
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作者 陈鹏旭 林茂松 +1 位作者 梁艳阳 刘宏伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期261-265,270共6页
在柔索机器人实际工作环境中,获取到的监测图像通常夹杂了混合噪声。为去除该混合噪声,给出一种混合噪声图像去噪算法,监测图像由加性高斯白噪声和脉冲噪声所组成。针对脉冲噪声,提出用2个阈值对噪声进行检测,在现有基于加权编码的算法... 在柔索机器人实际工作环境中,获取到的监测图像通常夹杂了混合噪声。为去除该混合噪声,给出一种混合噪声图像去噪算法,监测图像由加性高斯白噪声和脉冲噪声所组成。针对脉冲噪声,提出用2个阈值对噪声进行检测,在现有基于加权编码的算法上将图像稀疏表示以及非局部相似先验融入到去噪模型,最终得到去噪图像。实验结果表明,该算法在不同的噪声比率下有较好的去噪表现,且图像的纹理细节也得到了较好的保留,实用性较强。 展开更多
关键词 混合噪声 噪声检测 稀疏表示 局部相似 图像去噪 柔索机器人
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基于低秩非局部稀疏表示的图像去噪模型 预览 被引量:1
6
作者 王宏宇 陈冬梅 王慧 《燕山大学学报》 北大核心 2017年第3期272-277,共6页
在去除加性高斯白噪声的过程中,为克服图像失真,提高图像视觉质量,使图像之间联系更加密切,本文提出了一种基于低秩非局部稀疏表示的去噪算法模型。在该模型中,首先通过PCA方法线训练字典得到稀疏字典集,然后用奇异值分解求解低秩问题,... 在去除加性高斯白噪声的过程中,为克服图像失真,提高图像视觉质量,使图像之间联系更加密切,本文提出了一种基于低秩非局部稀疏表示的去噪算法模型。在该模型中,首先通过PCA方法线训练字典得到稀疏字典集,然后用奇异值分解求解低秩问题,最后用欧拉-拉格朗日方法得到去噪图像的能量泛函,从而重构图像。仿真实验结果表明,提出的新算法不仅能克服图像失真,改善图像视觉质量,还提高了峰值信噪比和图像相似度。 展开更多
关键词 局部相似 稀疏表示 高斯噪声 低秩
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基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法 预览 被引量:6
7
作者 沈燕飞 朱珍民 +1 位作者 张勇东 李锦涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期572-579,共8页
本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究.为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵.由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性.然后以压缩感知测量作... 本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究.为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵.由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性.然后以压缩感知测量作为约束条件对这样的二维相似块矩阵进行低秩矩阵恢复求解.在算法求解的过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,同时为了减少计算复杂度,使用基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验表明该算法的收敛率、图像恢复性能均优于目前主流压缩感知图像恢复算法. 展开更多
关键词 压缩感知 秩最小化 图像恢复 局部相似
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基于剪裁中值和稀疏表示的远程观测图去噪 预览
8
作者 陈鹏旭 《微型机与应用》 2016年第17期36-38,共3页
在实际获取远程观测图像的过程中,图像中经常夹杂了混合噪声。针对实际中一般由加性高斯白噪声(AWGN)和脉冲噪声(IN)所组成的混合噪声,提出了一种将剪裁中值滤波和基于加权编码图像稀疏表示相结合的混合噪声的去除算法。实验结果表... 在实际获取远程观测图像的过程中,图像中经常夹杂了混合噪声。针对实际中一般由加性高斯白噪声(AWGN)和脉冲噪声(IN)所组成的混合噪声,提出了一种将剪裁中值滤波和基于加权编码图像稀疏表示相结合的混合噪声的去除算法。实验结果表明,所提算法在不同的噪声比率下都可以有较好的去噪表现,效果优于对比算法,而且能更好地保留纹理等细节。 展开更多
关键词 混合噪声 中值滤波 稀疏表示 局部相似 图像去噪
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基于非局部相似和低秩模型的图像盲去噪 预览
9
作者 于静 杨晓梅 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期959-963,共5页
针对目前大多图像去噪算法的性能依赖输入噪声水平参数的问题,为进一步提高去噪效果,提出一种改进的基于非局部相似和低秩模型的图像盲去噪方法。预先估计图像的全局噪声方差,在图像非局部相似和低秩模型的框架下,自适应地估计各图像块... 针对目前大多图像去噪算法的性能依赖输入噪声水平参数的问题,为进一步提高去噪效果,提出一种改进的基于非局部相似和低秩模型的图像盲去噪方法。预先估计图像的全局噪声方差,在图像非局部相似和低秩模型的框架下,自适应地估计各图像块的局部噪声方差,确定各图像块奇异值阈值(SVT)的局部阈值参数,运用迭代规则完成去噪。为验证该方法的有效性,与3种目前较成熟的去噪算法进行仿真对比。仿真结果表明,对于噪声方差未知的图像,该方法的去噪效果在视觉、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)的数据上更具优势,具有更好的自适应能力,更适合应用于实际图像去噪问题。 展开更多
关键词 图像盲去噪 自适应 局部相似 低秩 奇异值阈值
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加权稀疏的混合噪声去除模型 预览 被引量:1
10
作者 朱平芳 陈利霞 《电视技术》 北大核心 2016年第10期33-36,49共5页
针对混合噪声,结合加权稀疏与变分,提出了新颖的去噪模型。首先,进行PCA训练自适应字典,再结合非局部相似性,利用噪声的特性进行加权编码。最后,结合变分正则项,再利用对偶方法求出恢复后的图像。仿真实验表明,该算法不仅提高... 针对混合噪声,结合加权稀疏与变分,提出了新颖的去噪模型。首先,进行PCA训练自适应字典,再结合非局部相似性,利用噪声的特性进行加权编码。最后,结合变分正则项,再利用对偶方法求出恢复后的图像。仿真实验表明,该算法不仅提高了图像的峰值信噪比,而且更好地保留图像的重要特征,提高图像的视觉效果。 展开更多
关键词 混合噪声 加权编码 局部相似 变分 对偶方法
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基于非局部相似字典学习的人脸超分辨率与识别
11
作者 廖海斌 陈友斌 陈庆虎 《武汉大学学报:信息科学版》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1414-1420,共7页
随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方... 随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方法并不能很好地处理超低分辨人脸图像重建问题,尤其是超分辨率人脸识别问题。利用人脸图像块的非局部相似性和多尺度相似性,提出一种改进的基于字典学习的超分辨率人脸重建算法,同时提出尺度不变特征的超低分辨率人脸识别方法。实验结果表明:本文提出的方法不但具有很好的视觉效果,而且还具有很好的识别效果,与目前主流的人脸超分辨率和识别算法相比具有明显的优势。 展开更多
关键词 人脸超分辨率 人脸识别 字典学习 线性组合 局部相似
基于稀疏表示与非局部相似的图像去噪算法 预览 被引量:5
12
作者 赵井坤 周颖玥 林茂松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期551-555,562共6页
针对受加性高斯白噪声(AWGN)与椒盐噪声(SPIN)以及随机值冲击噪声(RVIN)组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验融合的改进算法。首先,利用基于字典的图像稀... 针对受加性高斯白噪声(AWGN)与椒盐噪声(SPIN)以及随机值冲击噪声(RVIN)组成的混合噪声污染的图像进行去噪的问题,提出一种在现有加权编码算法的基础上将图像稀疏表示和非局部相似先验融合的改进算法。首先,利用基于字典的图像稀疏表示构建去噪变分模型,对模型中的数据保真项设计一个权重因子来抑制冲击噪声的干扰;其次,利用非局部平均思想对混合噪声图像进行初始去噪,在得到的图像中构建掩膜矩阵将冲击噪声点排除进而求取非局部相似先验知识;最后,将非局部相似先验与稀疏先验融合进变分模型的正则项中,求解变分模型得到最终去噪图像。实验结果表明,在不同的噪声比率下,所提算法与模糊加权非局部平均算法相比,峰值信噪比(PSNR)提高了1.7 d B,特征相似性指数(FSIM)提高了0.06;与加权编码算法相比,PSNR提高了0.64 d B,FSIM提高了0.03。该算法对于纹理较强的图像可以显著提升去噪效果,能有效地保留图像的本真信息。 展开更多
关键词 图像去噪 混合噪声 稀疏表示 局部相似 变分模型
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基于几何字典学习和耦合约束的超分辨率重建 预览 被引量:1
13
作者 莫建文 曾儿孟 +1 位作者 张彤 袁华 《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第8期664-671,共8页
传统的基于稀疏表示的超分辨率重建算法对所有图像块,应用单一冗余字典表示而不能反映不同几何结构类型图像块间的区别。针对这一问题,本文探索图像局部几何结构特性,提出一种基于结构特性聚类的几何字典学习和耦合约束的超分辨率重... 传统的基于稀疏表示的超分辨率重建算法对所有图像块,应用单一冗余字典表示而不能反映不同几何结构类型图像块间的区别。针对这一问题,本文探索图像局部几何结构特性,提出一种基于结构特性聚类的几何字典学习和耦合约束的超分辨率重建方法。该方法首先对训练样本图像块进行几何特性聚类,然后应用K-SVD算法为每个聚类块联合训练得到高低分辨率字典。此外,在重建过程中引入局部可控核回归和非局部相似性耦合约束,以提高重建图像质量。实验结果表明,与单一字典超分辨率算法相比,本文方法重建图像边缘和细节部分明显改善,评价参数较大提高。 展开更多
关键词 几何聚类 字典学习 稀疏表示 局部可控核回归 局部相似
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基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法 预览 被引量:17
14
作者 沈燕飞 李锦涛 +2 位作者 朱珍民 张勇东 代锋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期261-272,共12页
针对压缩感知(Compressed sensing,CS)图像恢复问题,提出了一种基于非局部相似模型的压缩感知恢复算法,该算法将传统意义上二维图像块的稀疏性扩展到相似图像块组在三维空间上的稀疏性,在提高图像表示稀疏度的同时进一步提高了压... 针对压缩感知(Compressed sensing,CS)图像恢复问题,提出了一种基于非局部相似模型的压缩感知恢复算法,该算法将传统意义上二维图像块的稀疏性扩展到相似图像块组在三维空间上的稀疏性,在提高图像表示稀疏度的同时进一步提高了压缩感知图像恢复效率,恢复图像在纹理和结构保持方面都得到了很大的提升.在该算法模型求解过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,为减少计算复杂度,还使用了基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验结果表明,该算法的图像恢复性能优于目前主流的压缩感知图像恢复算法. 展开更多
关键词 压缩感知 图像恢复 局部相似 稀疏表示
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基于PCA子字典学习的图像超分辨率重建 预览 被引量:2
15
作者 首照宇 吴广祥 张彤 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第11期3025-3029,共5页
针对超分辨重建中过完备字典一方面需要庞大数据库来训练,另一方面利用高度冗余的过完备字典对图像进行稀疏编码,具有潜在的不稳定性和缺乏自适应表示图像块结构的问题,提出一种超分辨率算法。在不需要借助额外数据库的情况下,采用PCA(... 针对超分辨重建中过完备字典一方面需要庞大数据库来训练,另一方面利用高度冗余的过完备字典对图像进行稀疏编码,具有潜在的不稳定性和缺乏自适应表示图像块结构的问题,提出一种超分辨率算法。在不需要借助额外数据库的情况下,采用PCA(principal component analysis)迭代训练经过K-均值聚类的低分辨率图像块,生成具有自适应稀疏表示图像块能力的简单子字典,用于超分辨率重建,提高重建图像的质量。利用非局部相似性和迭代反投影对重建图像进行后处理,进一步提高重建图像的质量。实验结果表明,该算法重建得到的图像在主观视觉效果和客观评价上都优于现有的几种基于学习的超分辨率算法。 展开更多
关键词 超分辨率重建 PCA(主成分分析) 字典学习 局部相似 迭代反投影
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基于权值核范数最小化的红外背景杂波抑制 预览
16
作者 司马端 安玮 +1 位作者 王普 龙云利 《数字技术与应用》 2015年第12期72-74,共3页
针对复杂背景下的空间背景抑制问题,提出基于权值核范数最小化理论的单帧红外图像空域背景杂波抑制算法。首先利用红外图像的非局部相似性质,将具有相似性的图像块向量化并聚合成低秩矩阵,然后对所得的低秩矩阵的奇异值赋予不同的权值,... 针对复杂背景下的空间背景抑制问题,提出基于权值核范数最小化理论的单帧红外图像空域背景杂波抑制算法。首先利用红外图像的非局部相似性质,将具有相似性的图像块向量化并聚合成低秩矩阵,然后对所得的低秩矩阵的奇异值赋予不同的权值,最后利用加权核范数最小化将背景抑制问题转化为优化问题进行求解。预测的背景在满足对观测图像数据依赖的同时,能够保留背景图像的边缘信息,有效降低复杂背景灰度值起伏较大处的虚警。通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性,表明其背景抑制性能较传统算法有较大提高。 展开更多
关键词 局部相似 加权核范数 背景抑制 红外小目标
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组约束与非局部稀疏的图像去噪算法
17
作者 陈利霞 赛朋飞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第11期185-188,共4页
现有的非局部稀疏表示去噪算法大多严格依赖于块匹配,且其去噪性能受制于匹配的相似块的数量.鉴于此,提出了组约束与非局部稀疏的图像去噪模型.模型在非局部稀疏的基础上加入了分组约束,增强了图像块之间的非局部相似度,块匹配更加精确... 现有的非局部稀疏表示去噪算法大多严格依赖于块匹配,且其去噪性能受制于匹配的相似块的数量.鉴于此,提出了组约束与非局部稀疏的图像去噪模型.模型在非局部稀疏的基础上加入了分组约束,增强了图像块之间的非局部相似度,块匹配更加精确.实验表明,模型无论是在视觉效果还是峰值信噪比上均具有较好的性能. 展开更多
关键词 图像去噪 局部相似 稀疏表示 分组约束
基于CUDA的遥感图像快速超分辨率重建算法研究 预览
18
作者 陈昕 胡杰 李映 《火控雷达技术》 2014年第4期5-10,共6页
传统图像插值方法和基于字典学习的图像超分辨率重建方法在图像处理速度和重建图像的视觉质量之间很难保证有效的平衡,针对这一问题,文章利用自然图像非局部相似性的特点和GPU( Graphic Processing Unit)并行处理的优势,提出了一... 传统图像插值方法和基于字典学习的图像超分辨率重建方法在图像处理速度和重建图像的视觉质量之间很难保证有效的平衡,针对这一问题,文章利用自然图像非局部相似性的特点和GPU( Graphic Processing Unit)并行处理的优势,提出了一种基于CUDA( Compute Unified Device Ar-chitecture)的遥感图像快速超分辨率重建算法。实验结果表明,文章提出的方法能够很好的保持图像的边缘及结构信息,获得良好的视觉效果,同时实现遥感图像的快速超分辨率重建。 展开更多
关键词 超分辨率重建 遥感图像 局部相似 CUDA
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基于加权非局部相似性的视频压缩感知多假设重构算法 预览
19
作者 杜秀丽 胡兴 +1 位作者 陈波 邱少明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期291-296,共6页
分布式视频压缩感知(Distributed Compressed Video Sensing,DCVS)多假设重构算法将传统视频编码中的多假设预测运动估计思想引入到分布式压缩感知视频编码系统中,改善了对视频序列的重构质量。在该算法中,大变化块采用本帧邻域块信息... 分布式视频压缩感知(Distributed Compressed Video Sensing,DCVS)多假设重构算法将传统视频编码中的多假设预测运动估计思想引入到分布式压缩感知视频编码系统中,改善了对视频序列的重构质量。在该算法中,大变化块采用本帧邻域块信息作为参考,而当本帧邻域块含有较多纹理和细节时,算法性能有待提高。为此,对非局部相似性的思想进行改进,提出基于加权非局部相似性的分布式视频压缩感知多假设重构算法。在该算法中,对大变化块中的纹理块采用加权非局部相似性在相邻已重构帧中寻找自相似块,最终生成辅助重构信息块;对于非纹理块,则简单利用加权非局部相似性生成相似块。对不同特点的视频序列的仿真实验结果表明,改进后的算法有效改善了视频序列的重构质量,具有较优的重构SSIM,PSNR指标,其中PSNR约提高1 dB。 展开更多
关键词 压缩感知 局部相似 多假设重构 分布式视频编码
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基于遗传算法的自适应图像分割技术研究 预览
20
作者 李晓芳 尹福成 《计算机与数字工程》 2019年第4期930-932,1000共4页
在数字人重建中,图像分割是数字人重建的关键要素,常规图像分割方法不但效率低,丢失信息严重,更重要的是分割精度极低。为了解决这些问题,提出了一种基于非局部相似正则化降噪方法的改进并将改进双种群遗传算法,通过分割结果表明论文提... 在数字人重建中,图像分割是数字人重建的关键要素,常规图像分割方法不但效率低,丢失信息严重,更重要的是分割精度极低。为了解决这些问题,提出了一种基于非局部相似正则化降噪方法的改进并将改进双种群遗传算法,通过分割结果表明论文提出的算法具有较高稳定性,分割效果较精确,而且大幅度降低了遗传算法的计算复杂度。 展开更多
关键词 数字人 图像分割 遗传算法 局部相似正则化
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