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在实际应用中,噪声不可避免,因此,图像去噪一直是图像处理领域研究的重点,并且近年来受到越来越多的研究者的青睐。该文首先基于Meridian分布和全变分(Total Variational, TV)的统计特性,提出一种全变分模型来复原alpha稳态噪声环境下的含噪声图像。此外,为了保证模型解的唯一性,对提出的全变分模型添加了一个二次惩罚项,得到一个严格凸的全变分模型,然后,使用原始-对偶算法对提出的全变分模型进行求解,并证明了该算法的收敛性。最后,进行了仿真实验,并对实验结果进行了分析,实验结果验证了提出模型的可行性与有效性。 相似文献
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该文首先从变分学的角度分析Le等人(2007)基于全变差的图像泊松去噪模型,得到该模型解的一框式约束限制。在此基础上,结合交替方向乘子算法(ADMM),给出了基于框式约束的快速全变差图像泊松去噪算法,并证明了该算法的收敛性。最后,数值实验结果验证了该快速算法的可行性与有效性。 相似文献
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灰度异质图像的分割是图像处理中一项非常有挑战性的任务。CVB模型虽然能较好分割灰度异质图像,但是其分割结果容易出现过度分割或欠分割问题。为了精确分割灰度异质图像,该文在CVB模型的基础上,引入基于测地轮廓的长度项来捕捉目标物体的边缘信息,提出一种新的变分分割模型。同时,为了提高计算效率,该文利用特征函数来表示测地轮廓长度,并且通过基于特征函数的热核卷积形式逼近测地轮廓的周长。进一步,结合交替极小化和迭代卷积阈值法,该文设计出一种快速数值求解算法,并且给出了该算法的收敛性和稳定性分析。最后,对合成图像、核磁共振图像以及魏茨曼分割数据集上的原始自然图像等三类灰度不均匀图像进行分割实验,并且采用Dice相似系数和Hausdorff距离作为图像分割的评价指标,实验结果表明:该方法不仅提高了图像分割精度,而且明显提升了收敛速度。 相似文献
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针对医学、天文图像中的泊松噪声,基于广义全变差的图像泊松去噪模型,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应广义全变差的图像去噪算法。该算法利用广义交叉验证技术,使得模型中的正则化参数在算法迭代过程中可以自动更新。数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。 相似文献
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去除医学、天文图像中的泊松噪声一直是人们关注的热点问题之一。在充分分析泊松去噪[α]-Le模型的基础上结合交替方向乘子(ADMM)算法,给出该模型一基于框式约束的快速求解算法,并证明了该算法的收敛性。数值实验结果表明,该算法在去噪的同时,不仅能很好地保留图像中的边缘及小细节特征,还能大幅提高运算效率。 相似文献
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