广义全变分相关论文
在图像成像、存储以及传输过程中,由于受多种因素的影响,往往会造成图像中含有噪声甚至出现模糊的情况。含有噪声或者出现模糊的图......
在图像处理和视觉分析中,乘性噪声的去除和缺失像素的修复是图像预处理领域的两项重要任务。在一些实际情况中,乘性噪声和信号缺失......
为了提升稀疏采样环境下的图像重建质量,针对广义全变分模型重建图像时不能充分利用图像本身结构自相似性信息的不足,建立了一个非......
为了提高偏微分方程放大算法对弱边缘和纹理细节的放大效果,采用二阶广义全变分耦合非局部变换域模型,提出了一种图像放大算法模型......
在数字图像处理的各种任务中,图像去噪是基础而又重要的任务之一.近几十年来,学者们从各种角度对数字图像处理进行了深入研究,提出......
X射线计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术在农林业应用、工业无损检测、材料学以及医学诊断等领域发展迅速,特别是在临床......
广义全变分方法能较有效去除地震信号随机噪声。本文将交叠组稀疏收敛技术引入广义全变分模型,提出一种改进的广义全变分去噪方法......
针对光子计数较少导致心肌灌注PET(MP-PET)图像质量严重退化问题,提出基于TGV正则化的MP-PET图像恢复模型。模型结合低秩稀疏分解......
针对图像稀疏重建中因使用固定参数的全变分(TV)正则项所带来的图像细节缺失和阶梯效应问题,提出了一种自适应二阶广义全变分(TGV)......
压缩感知技术通常利用地震信号在某一变换域内的稀疏性质,将随机缺失的地震数据重建问题转化为L1正则化问题.本文首先通过Shearlet......
图像填补是当前数字图像处理和计算机图像学中的一个热点问题。为更好地填补图像,基于广义全变分提出一种新的图像填补模型。在数......
传统的广义全变分去模糊模型利用L_1范数刻画图像高阶梯度,不能有效刻画图像梯度的局部组稀疏先验,导致传统广义全变分模型在阶梯......
