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1.
几种矢量图像噪声去除变分模型的边缘保持比较   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
矢量图像噪声去除的变分模型必须考虑不同通道图像间的耦合以保持图像边缘,但所得到的模型复杂、计算效率低,且不同耦合方法对应的模型的边缘保持质量不同。本文首先设计了目前已经提出的这类变分模型的快速Split Bregman算法,然后通过大量数值实验对不同模型的边缘保持特性和计算效率进行了比较。所研究的模型分别使用LTV(layered total variation)规则项、MTV(multichannel total variation)规则项、CTV(color total variation)规则项、PA(polyakov action)规则项和RPA(reduced polyakov action)规则项。实验结果表明CTV模型对矢量图像去噪边缘保持最好,其他依次是PA模型、MTV模型、RPA模型和LTV模型;LTV模型计算效率最高,其他依次是MTV模型、RPA模型、CTV模型和PA模型。  相似文献
2.
对称四阶偏微分方程去噪算法   总被引:1,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
陈波  张立伟 《计算机工程》2008,34(13):188-189
通过分析整体变分模型的去噪原理和效果,提出一个新的四阶偏微分方程去噪模型,用于克服二阶偏微分方程去噪后使图像分块的缺点,同时保持去噪后图像的高保真性,并发展一个基于四邻域系统的对称离散化算法用于求解新模型,应用中值滤波去除四阶偏微分方程去噪所引起的亮点。实验结果表明,与传统方法相比,以该算法去噪后的图像具有更好的质量和视觉效果。  相似文献
3.
基于全变分模型的并行图像增强研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
全变分模型(TV)是利用偏微分方程(PDE)方法处理图像的一种模型,特别是在图像增强中,能较好地抑制噪声、保留图像原有的边缘和纹理.但由于PDE的差分求解运算量大,当处理的图像像素值较大时,计算速度不能满足实时系统需要.文章针对该模型,利用像素独立性和PDE求解的并发性,采用并行方式增强图像,改善了计算时间.  相似文献
4.
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  
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
5.
一种改进的小波域图像修复算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对全变分小波图像修复算法在平滑区易产生阶梯效应并且噪声抑制不充分的缺陷,提出一种新颖的小波域图像修复模型。通过优化一个全变分和图像梯度的二范数的能量泛函来实现小波域的图像修复,使得在去除噪声的同时较好地保留了图像的边缘,在平滑区域削弱了阶梯效应,并利用有限差分法对所建立的扩散方程进行数值求解。实验结果表明:所提方法对于不同丢失比例的图像以及噪声图像都取得了较好的修复效果,尤其当小波系数丢失率较高时更为明显。  相似文献
6.
针对传统全变分(TV)模型在测试过程中存在的问题,将弹性网引入TV模型中,采用二次多项式对TV模型所丢弃的人脸低频信息进行光照归一化处理,并提取图像的高频信息,在YaleB图像库中测试其性能,仿真实验结果表明,相对于TV模型,TV+二次多项式模型能够有效提高图像识别率。  相似文献
7.
郝锐  彭进业  王大凯 《计算机工程》2009,35(21):211-212
采用传统插值法放大的图像存在边缘锯齿化和边缘模糊化缺点。针对该问题,在分析图像复原全变分模型的基础上,将色度-亮度全变分复原模型用于彩色图像放大,使图像放大问题转化为图像修补问题。实验结果证明,该方法能保持放大后图像边缘的光滑与清晰。  相似文献
8.
通过分析全变分(TV)去噪模型的优缺点,提出了一种新的改进算法.该算法根据最大后验概率(MAP)和马尔可夫随机场(MRF)的理论,推导出一个广义变分的图像去噪模型,并对平衡正则化项和数据保真项的Lagrange乘子λ进行了自适应改进,最后采用了一种鲁棒性好和边缘保持能力强的势函数,结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对自适应的广义变分去噪模型寻优求解.实验结果表明,新模型能很好地应用于图像去噪,与现有的算法相比,在峰值信噪比有所提高的同时,图像的主观视觉效果也更好.  相似文献
9.
提出了一种基于L1总变分模型的对数商图像光照不变人脸识别算法。用L1总变分模型作为低通滤波算子对图像平滑滤波,得到图像光照分量的估计,然后在对数域中定义原图像与其光照分量的商为光照归一化图像,并用该图像作为光照不变量进行人脸识别。基于L1总变分模型的平滑滤波具有较好的边缘保持作用,能有效地消除光晕现象,并且参数设置简单。在YaleB和CMU PIE 人脸图像库上的试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别系统在不同光照条件下的识别率。  相似文献
10.
针对整体变分(TV)图像修复模型缺点,提出基于图像分解的修复模型。采用图像分解技术,提取图像的结构信息和纹理信息。将图像结构部分用基于TV的改进模型进行修复,避免TV模型在平滑区域产生阶梯效应。在迭代过程中,对图像的特征点与非特征点分别考虑,确保在修复过程中特征点不被模糊化,图像纹理部分采用改进的基于样本修复技术。Matlab仿真实验结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比计算结果优于原始算法。  相似文献
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