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盲目复原高斯模糊图像   总被引:1,自引:1,他引:1  
经典的图像恢复算法设点扩展函数(PSF)是已知的,然而在许多情况下PSF难以确定,不得不在只知道成像系统部分信息甚至没有任何信息的情况下估计真实图像和PSF,这一过程称为图像盲复原。对于高斯模糊图像,它的PSF是很难被检测出来的,因此高斯模糊图像的盲复原一直是个棘手的问题。利用高斯点扩展函数的特性,初始估计PSF并对加噪后的模糊图像进行维纳滤波,后经过中值滤波获得恢复图像。恢复的图像主观视觉效果较好,具有良好的抗噪性,复原效果明显。该方法对于提高图像质量有一定的参考价值。  相似文献
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针对现有短期负荷预测方法适应性不足、预测精度不高,WNN原始连接权值和阈值采取随机赋值并采用梯度学习算法进行修正,存在进化缓慢、易出现陷入局部极小或不收敛等问题,提出了基于高斯FIG和改进WNN的短期负荷区间预测新方法.用收敛速度更快的函数取代常用的输出层神经元函数,并用粒子群算法寻优取代WNN连接权值和阈值随机赋值.把网络连接权值和阈值作为粒子群算法微粒的位置向量,不断调整微粒的速度和位置向量以寻求最优值.选择了合适的数据跨度作为一个粒化窗口,对原始负荷数据进行了高斯模糊粒化处理,得到了对应的高斯FIG后的序列值,并用改进后的WNN对模糊序列值进行了区间预测.与WNN及SVM方法的对比研究结果表明,该方法不仅能够获得比单一负荷值更多的区间信息,而且预测精度更高,能够更好地指导电力系统相关决策.  相似文献
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分析了光斑图像成像特点和理想光斑灰度分布模型,针对含有多个不同尺度光斑的图像,提出了一种可以在复杂环境下一次性快速检测出多个光斑中心的方法.该方法基于高斯模糊后光斑中心不变的性质,先对含有大量光斑的图像进行快速多级高斯模糊,构建其高斯尺度空间;然后,使用加速的非极大值抑制方法在尺度空间内寻找多个尺度的局部极值,初步确定各光斑中心的像素级坐标;最后,联合这些坐标的邻域像素,拟合局部曲面,得到光斑中心的亚像素级精确位置.利用仿真实验和实物实验验证了提出方法的有效性.结果表明:该算法对640 pixel×480 pixel图像,处理时间仅需50ms,每千个光斑的平均检测时间为23 ms,在复杂环境下正确率可达89%.此外,该方法对弱光斑较敏感,适合快速处理含有大量不同尺度光斑的图像,并能够有效减少光斑的错检和漏检.由于检测速度快,自适应性强,在实际应用中取得了良好的检测效果.  相似文献
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针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问题.在LIVE图库中的高斯模糊库(Gaussian_Blur)与PSNR,SSIM,多尺度结构相似度(MS-SSIM)进行仿真比较.实验结果表明,WSSIM模型计算简单,评价性能远远优于前两种方法而略优于MS_SSIM.  相似文献
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