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1.
数字图像修复技术综述   总被引:36,自引:3,他引:33  
图像修复是图像复原研究中的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,其可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。为了使人们对该技术有个概略了解,在对目前有关数字图像修复技术的文献进行理解和综合的基础上,首先通过对数字图像修复问题的描述,揭示了数字图像修复的数学背景;接着分别介绍了以下两类图像修复技术:一类是基于几何图像模型的图像修补(inpainting)技术,该技术特别适用于修补图像中的小尺度缺损;另一类是基于纹理合成的图像补全(comp letion)技术,该技术对于填充图像中大的丢失块有较好的效果;然后给出了这两类方法的应用实例;最后基于对数字图像修复问题的理解,提出了对数字图像修复技术的一些展望。  相似文献
2.
变分图像复原中PDE的推导及其数值实现   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
以全变分(TV)去噪模型为例,本文详细阐述了全变分复原模型的构造,用变分法推导出与之相应的偏微分方程(PDE),并用直接差分法对该模型进行了数值仿真。结果表明,差分法能有效地快速实现基于TV模型的去噪方法,其去噪效果良好。  相似文献
3.
基于四阶偏微分方程的盲图像恢复模型   总被引:3,自引:1,他引:2  
由于全变分(total variation,TV)正则化方法能够很好地保持边界,因而在图像去噪和恢复中得到广泛的应用,但其一个显著的缺点就是会在恢复出来的图像中产生阶梯效应。针对此问题给出了一种基于四阶偏微分方程(PDE)的盲图像恢复模型,该模型在Chan和Wong的全变分模型的基础上,用四阶范数来代替TV范数,构造了一种新的能量泛函,消除了全变分正则化方法所产生的阶梯效应。实验结果表明,该模型能取得较好的图像恢复效果。  相似文献
4.
纹理合成技术在旧照片修补中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
图像修复是图像复原研究的一个重要内容,它的目的是根据图像现有的信息自动恢复丢失的信息。在对目前图像修复技术两大类方法分析的基础上,提出了利用改进的纹理合成技术进行旧照片修补的方法,通过实验证明与变分方法图像修补比较有更好的效果,具有很强的实用性。  相似文献
5.
基于自适应耦合局部数字全变分的超分辨重建   总被引:1,自引:0,他引:1  
如何更好地保持重建图像的边缘信息是当今超分辨率重建技术的一个重要研究课题。针对基于全变分模型的超分辨率重建方法容易产生阶梯效应的不足,利用图像局部模糊熵信息,设计一个表征图像区域结构特征的局部自适应度量函数。利用该函数对全变分模型和超数字化全变分模型进行耦合,进而提出一种基于自适应耦合局部数字全变分模型的超分辨率重建方法。实验结果表明,该方法在保持图像几何边缘结构和消除平坦区域阶梯效应方面能力较强,重建效果较好。  相似文献
6.
方向邻域全变分图像去噪   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为了弥补传统全变分(TV)算法忽略了图像边缘方向的不足, 结合梯度幅度和方向提出了基于方向全变分的去噪算法。该算法运用图像梯度幅度将图像像素划分为边缘区域和非边缘区域, 运用梯度方向对不同区域的像素选取不同的四邻域像素, 针对不同邻域对传统TV算法进行离散分析, 完成了图像的保边去噪。实验结果表明, 结合边缘方向信息改进了传统TV算法的邻域选择方式, 不仅更好地保留了图像边缘信息和重要细节, 且提高了图像的PSNR和视觉效果。  相似文献
7.
自适应全变分图像去噪模型及其快速求解*   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
刘文  吴传生  许田 《计算机应用研究》2011,28(12):4797-4800
在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法.实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高.  相似文献
8.
一种自适应全变分图像去噪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统全变分去噪算法存在需要已知噪声方差和阶梯效应的问题,提出一种自适应全变分图像去噪算法.该算法通过修改传统算法中的逼近项,将经模糊处理后的图像代替原含噪声图像,使得在算法的计算过程中不需要已知图像的噪声方差,也减少逼近项因图像噪声所产生的误差影响.并且拉格朗日因子不再是一个全局变量,而是由图像局部信息决定其数值大小,同时用近似的边缘信息对拉格朗日因子进行加权,从而使图像的演化过程可以由统一的演化公式来表示.最后从实验和数据分析的结果可以看出,该算法要明显优于传统的全变分图像去噪算法.  相似文献
9.
TV-Retinex:一种快速图像增强算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高变分Retinex理论模型的增强效果和计算速度,提出一个用于彩色图像增强的模型.该模型采用全变分理论,使用L1范数替代原有变分模型中对光照图像进行约束的L2范数;使用切分Bregman迭代算法进行求解,由于L1范数与L2范数的凸性,该算法可以获得全局最优解.与原有变分模型进行比较的实验结果表明,文中模型在增强效果基本相近的情况下,计算速度提高了近40倍.  相似文献
10.
基于全变分的图像融合算法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在简要分析多聚焦图像融合问题后,详细推导并提出一种新的基于全变分的图像融合算法.相比以前基于多分辨率框架进行融合的金字塔分解、小波变换等方法,全变分图像融合方法将多聚焦图像问题转化为最优化问题,直接在空间域进行计算操作,简单直观,便于进行改进,并且取得很好的融合效果.  相似文献
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