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渐近非局部平均图像去噪算法 总被引:2,自引:1,他引:1
非局部平均去噪算法(Non-local means denoising algorithm, NLM)是图像处理领域具有里程碑意义的算法, NLM的提出开启了影响深远的非局部方法. 本文从以下两个方面来重新探讨非局部平均算法: 1) 针对NLM算法运算复杂度高的问题, 基于互相关(Cross-correlation, CC)和快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation, FFT)构造了一种快速算法; 2) NLM在滤除噪声的同时会模糊图像结构信息, 在强噪声条件下更是如此. 针对这一问题, 提出了一种渐近非局部平均图像去噪算法, 该算法利用方差的性质来控制滤波参数. 数值实验表明, 快速算法较之经典算法, 在标准参数配置下运行速度可提高27倍左右; 渐近非局部平均图像去噪算法较之经典非局部平均图像去噪算法, 去噪效果显著改善. 相似文献
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论文将讨论具有控制输入幅值限制的机器人轨迹跟踪控制问题。将利用基于信号补偿的鲁棒控制方法设计机器人的子关节系统控制器。该控制器由标称控制器和鲁棒补偿器组成。标称控制器对于一标称受控对象实现所希望的轨迹跟踪特性,鲁棒补偿器则用于减小实际受控对象和标称受控对象之间的差异对跟踪特性的影响。当输入存在饱和约束的情况下,对鲁棒补偿器进行了修改,并且基于演化寻优的方法求取鲁棒补偿器参数。 相似文献
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本文对几种有代表性的空域滤波图像去噪算法进行研究,并通过数值实验来分析这几种算法在图像去噪方面的性能。最后,对图像去噪所面临的问题和今后可能的发展提出了建议。 相似文献
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