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为了研究图像恢复技术,提出采用卡通纹理分解和基于全变分的广义加速临近梯度算法实现图像恢复。将原始模糊图像分解成卡通部分和纹理部分,卡通部分主要是图像的低频成分受噪声干扰小,纹理部分主要是图像的高频成分受噪声干扰大,采用基于全变分的广义加速临近梯度算法进行图像去模糊和去噪,卡通部分选择较小的正则化参数,纹理部分选择较大的正则化参数,将恢复的卡通部分和纹理部分进行合成得到恢复图像。通过对两张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法不仅收敛速度快而且效果比一般的临近梯度算法要好,尤其适合于恢复模糊度不是很高的图像。  相似文献
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在强干扰复杂环境下, 有效的特征选择对于目标跟踪模型的可解释性至关重要. 针对这一问题, 本文基于 再生核Hilbert空间(RKHS)理论, 对特征空间构建生成式的两阶段稀疏表示(TSSR)模型, 从而描述图像样本与字典 之间的非线性关系, 避免了在字典中引入大量的琐碎模板. 在第1阶段, 首先建立图像样本与字典在原始低维空间中 的关系, 然后利用批处理最小二乘算法求得稀疏表示系数的初值, 根据观测模型确定初始跟踪位置的分布; 在第2阶 段, 首先利用核方法将原始低维空间映射到高维特征空间, 然后提出一种基于核的加速近端梯度算法(KAPG), 从而 求得字典元素系数的核稀疏表示, 最终确定跟踪目标. 最后实验结果证明了本文所提出的TSSR方法在面对视角变 化和部分遮挡时的有效性.  相似文献
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