An adaptive image sparse reconstruction method combined with nonlocal similarity and cosparsity for

来源 :Optoelectronics Letters | 被引量 : 3次 | 上传用户:jiachengpu
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Compressed sensing(CS) has achieved great success in single noise removal. However, it cannot restore the images contaminated with mixed noise efficiently. This paper introduces nonlocal similarity and cosparsity inspired by compressed sensing to overc
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本文针对CT系统参数标定问题,根据已知模板及其接收信息,建立相关模型进行参数求解。首先建立笛卡尔直角坐标系,找出各参数与旋转中心的联系,从而建立单元探测器间距和初始旋转角度的映射模型;其次运用线性最小二乘法,对数据进行多项式拟合求解探测器单元距离;而后利用能量值与射线穿过物体的厚度呈线性关系建立数学模型,通过线性最小二乘法拟合来分离出小圆避免对能量值的峰值产生影响,进而编程求得X射线的180个方向
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在网页设计技术当中,计算机图像处理技术具有核心性作用,具备熟练的计算机图像处理技术可以提高网页设计质量,有效感染浏览者。当前人们对网页设计提出了更高的要求,为了提高网页设计能力要积极引进最新计算机处理技术,充分发挥计算机处理技术的作用,为浏览者设计出更高质量的网页,从而有效吸引更多的浏览者前来。本文首先指出了网页设计中图像的作用,明确了计算机图形处理技术的重要性,最后论述了网页设计中计算机图形处理
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火作为基础工具在现代社会发挥着巨大的作用,然而有利有弊,或具有不可控的性质,所以如何预防火灾的发生成为了一项重大的研究课题。本文将从烟雾识别与火焰识别两个维度来研究森利火险识别技术。在烟雾识别研究中,应用到烟雾小波识别和烟雾颜色识别;在火焰识别的研究过程中,将会用到火焰颜色特征识别以及火焰的动态识别。应用这些技术以期达到预期的研究目的。
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本文针对CT系统参数成像问题,通过标定模板,对CT系统进行精准的定位并得出模块的基本信息。首先将数据图形化,参考图形的特征结合穷举探索找出最大的照射长度,求出探测器单元间距0.2778mm。其次,求出每一列的最大值,比较计算求出旋转中心的位置:位于托盘几何中心水平向左偏移9.3056mm,纵向向上5.9722mm。对于角度,先求出光束被椭圆所截的路径长度,根据椭圆性质可以求得初始角度为29.637
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本文针对CT系统的参数标定问题进行相关参数计算。根据已知标定模板的相关数据,首先对探测器接收到的信息进行数据分析。其次找出x射线方向位于水平和竖直的两个特殊方位对应的测量序数并且假设CT系统旋转中心在探测器垂直平分线上。最后着重对着两个特殊方位测器和垂直平分线运用几何方法对问题进行分析求解得到:探测器单元之间的距离为0.2766mm,旋转中心的坐标位置5.9469 9.2066-),(。模型计算得
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CT系统利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织和工程材料的样品进行断层成像,但是CT系统安装时往往存在误差,影响成像质量。本文根据几何模型以及粒子群算法,建立相关模型求解CT系统参数问题。首先依据几何学方程,通过假设-评价-误差反馈的方式把坐标标定与角度求解问题转化成最优化问题,进而用粒子群求解得到旋转中心以及180个角度。
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随着网络技术的发展,数字视频大量出现。如何快速浏览视频数据及如何获取视频内容已经成为重点研究内容,使得视频摘要技术逐渐兴起。本文围绕视频摘要技术研究、视频摘要系统实现的研究两方面展开讨论,详细分析视频摘要技术的关键内容,主要包括视频场景切分以及关键帧提取这两种,进而实现视频摘要系统良好发展的目的。
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三维重构技术可以通过图片完整准确地还原真实场景的信息,是近些年来机器视觉领域的重要研究内容。目前主流的三维重构技术都是基于特征点,但是其在在实时性、稳定性等方面都面临着很大的挑战。本文对基于RGB-D的三维重构技术,对特征点的提取及描述符的匹配过程进行了详细的分析,并针对其中的缺点进行了改进。在特征点的检测和匹配阶段运用了先验知识,在理论上可以提高特征点匹配的速度和精度,从而达到节省计算资源和节约
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Quantization artifact and blocking artifact are the two types of well-known fingerprints of JPEG compression. Most JPEG forensic techniques are focused on these fingerprints. However, recent research
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针对传统的雾霭图像增强算法效果差,存在晕圈伪影的现象,提出一种基于分数阶微分和多尺度Retinex联合的雾霭图像增强算法。首先将原始图像用分数阶微分算法进行处理,以保留图像低频信息,将处理后的图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间;然后,用引导滤波器代替多尺度Retinex算法中的高斯滤波器,以提取亮度分量和反射分量,同时以这2个分量之和作为新的亮度层,对饱和层使用伽马校正功能进行增强;最后,将
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