Restoration of images corrupted by Gaussian and uniform impulsive noise

Many approaches to image restoration are aimed at removing either Gaussian or uniform impulsive noise. This is because both types of degradation processes are distinct in nature, and hence they are easier to manage when considered separately. Nevertheless, it is possible to find them operating on the same image, which produces a hard damage. This happens when an image, already contaminated by Gaussian noise in the image acquisition procedure, undergoes impulsive corruption during its digital transmission. Here we propose a principled method to remove both types of noise. It is based on a Bayesian classification of the input pixels, which is combined with the kernel regression framework.     

论景观设计艺术的多功能性

景观设计是景观设计学的核心,它作为一门艺术而存在,是景观形式与功能有机结合的艺术表达,它具有艺术的多功能性,这正是景观艺术价值的体现。     

二维均速运动模糊图像恢复问题的研究

从离散直观理念分析了二维匀速运动模糊图像的退化及恢复过程。由此自然推出其相关数学模型。并运用计算机模拟达到预期效果。     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wise attention network,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升...     

融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构

对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象.然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用.为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法.依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨...     

体验机车的历史——梅塞德斯-奔驰博物馆新馆

通过对梅塞德斯-奔驰博物馆新馆方案的诞生过程、设计构思、整体结构、环境规划、材料运用以及建筑师的介绍与分析,力图描述一个完整的全新博物馆概念,并探讨当代建筑学发展在计算机虚拟技术的影响下所面临的若干问题。     

基于变分的图像恢复算法及收敛性

提出了一种保持边缘的正则化图像恢复算法,该方法可有效地用于求解线性逆问题的非凸优化过程.通过对正则化函数及相应泛函性质的理论分析,得出了使泛函达到最小的正则化函数表达式;引入一个与原非凸泛函相应的二元泛函,将非凸优化问题转化为本质上的凸优化问题,采用松弛迭代算法获得非凸优化问题的局部极小解;证明了所提出的算法是全局收敛的.通过实验验证了算法的有效性.     

混合梯度稀疏先验约束下的图像盲复原

图像盲复原旨在无参考的情况下准确估计模糊核并恢复潜在的清晰图像。现有研究成果表明,利用全变分模型对高阶图像梯度先验约束进行描述可以有效抑制复原图像中产生的阶梯效应。本文在实验观察和研究的基础上,提出了采用稀疏先验约束模型对盲复原过程进行正则化的方法,以获得更佳的图像复原效果。该方法利用图像高阶梯度的稀疏性,通过与低阶梯度相结合来构造混合梯度正则项。同时,在正则项中引入基于图像熵的自适应因子,来调节迭代优化过程中两类梯度先验的比例,以此获得更好的收敛性。仿真与实验证明,与现有图像盲复原先进方法相比,本文方法具有更优越的图像复原性能。     

联合采用多代理和禁忌方法的系统恢复策略

将多代理技术MAT的分布式信息处理和禁忌方法TSM有机结合,形成了一种新型分布式电力系统恢复模型。模型由多结点智能代理GIAGs(crunode intelligent agents)和一个智能控制代理ICAG(intelligent control agent)组成,通过多个CIAGs间交互协商处理及ICAG的基于TSM的协同求解,能够实现快速恢复决策。仿真结果表明,该模型不仅能够快速获得恢复优化策略,而且对网络拓扑结构变化具有较强的适应性。