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基于改进的局部二值拟合主动轮廓模型的指静脉图像分割 被引量:2
1
作者 陈玫玫 郭树旭 钱晓华 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期1171-1176,共6页
对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型。改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题。同时... 对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型。改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题。同时模型中采用正则化约束项,避免水平集函数的重新初始化,缩短了演化时间。对合成图像和真实指静脉图像的分割实验结果表明,本文模型比LBF模型具有更强的边缘细节分割能力,且不易陷入局部收敛,更加适用于指静脉图像的分割。 展开更多
关键词 信息处理技术 图像分割 主动轮廓 指静脉图像 局部二值拟合 加权全变分
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基于非局部低秩和加权全变分的图像压缩感知重构算法 被引量:5
2
作者 赵辉 张静 +2 位作者 张乐 刘莹莉 张天骐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期2025-2032,共8页
为准确有效地实现自然图像的压缩感知(CS)重构,该文提出一种基于图像非局部低秩(NLR)和加权全变分(WTV)的CS重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性(NSS)和局部光滑特性,对传统的全变分(TV)模型进行改进,只对图像的高频分量设置权重... 为准确有效地实现自然图像的压缩感知(CS)重构,该文提出一种基于图像非局部低秩(NLR)和加权全变分(WTV)的CS重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性(NSS)和局部光滑特性,对传统的全变分(TV)模型进行改进,只对图像的高频分量设置权重,并用一种差分曲率的边缘检测算子来构造权重系数。此外,算法以改进的TV模型与NLR模型为约束构建优化模型,并分别采用光滑非凸函数和软阈值函数来求解低秩和全变分优化问题,很好地利用了图像的自身性质,保护了图像的细节信息,并提高了算法的抗噪性和适应性。仿真结果表明,与基于NLR的CS算法相比,相同采样率下,该文所提算法的峰值信噪比最高可提高2.49 dB,且抗噪性更强,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 压缩感知 图像重构 非局部低秩 加权全变分
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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构 被引量:4
3
作者 赵辉 方禄发 +2 位作者 张天骐 李志伟 徐先明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2172-2180,共9页
传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局... 传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。 展开更多
关键词 压缩感知 组稀疏表示 加权全变分 图像重构
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加权全变分正则化与ADMM求解的无监督地震数据随机噪声压制方法
4
作者 王婧 陈睿 +1 位作者 马小琴 吴帮玉 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期766-779,800,共15页
噪声压制是地震数据处理中的一个至关重要的环节。近年来,随着深度学习的蓬勃发展,其在地震数据中的应用取得显著成效。在实际应用中,收集大量带标签的地震数据(无噪数据)是困难的,为此,基于无监督的深度图像先验(DIP)框架压制二维地震... 噪声压制是地震数据处理中的一个至关重要的环节。近年来,随着深度学习的蓬勃发展,其在地震数据中的应用取得显著成效。在实际应用中,收集大量带标签的地震数据(无噪数据)是困难的,为此,基于无监督的深度图像先验(DIP)框架压制二维地震数据随机噪声。首先,探索跳跃连接对网络去噪性能的影响,确定网络架构;其次,在损失函数中加入加权全变分(WTV)正则项,与传统的全变分(TV)正则项所不同的是,WTV正则项的权重系数不再是固定不变的超参数,而是与数据空间结构有关的可学习参数;最后,通过交替方向乘子法(ADMM)求解该优化问题。合成和实际数据实验表明,结合WTV正则项与ADMM的DIP方法可以在压制地震数据随机噪声的同时减少有效信号损失,且相较于DIP方法去噪稳定性更好,相邻迭代拟合信号峰值信噪比波动小,较易制定早停准则,更实用。 展开更多
关键词 地震数据去噪 无监督学习 跳跃连接 WTV正则化 ADMM
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基于空-时加权全变差正则项的视频复原算法 被引量:1
5
作者 任福全 邱天爽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期820-825,共6页
该文改进空-时全变正则项,提出了基于空-时加权全变差的视频图像重建算法。通过空-时加权全变差正则项的引入,获得新的视频重建模型,并提出了基于分裂Bregman迭代算法的模型快速求解方法。仿真和数值实验表明,该文算法能够有效地实现高... 该文改进空-时全变正则项,提出了基于空-时加权全变差的视频图像重建算法。通过空-时加权全变差正则项的引入,获得新的视频重建模型,并提出了基于分裂Bregman迭代算法的模型快速求解方法。仿真和数值实验表明,该文算法能够有效地实现高斯白噪声背景下视频序列去模糊问题,而且能够较好地保持复原图像序列的边缘和细节信息,避免传统TV算法产生的过平滑而失去细节信息的缺点,获得更加自然和细节的复原图像。 展开更多
关键词 图像处理 视频复原 空-时加权全变差 分裂Bregman迭代算法
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加权整体变分图像去噪模型的多重网格方法
6
作者 覃亚平 《价值工程》 2015年第27期193-195,共3页
加权整体变分图像去噪模型是整体变分模型图像去噪模型的改进,能更好的复原图像。在求解整体变分图像去噪模型中,对偶方法比原方法能更好的处理震荡和非光滑区域。为了建立加权整体变分模型对偶方法的快速算法,本文首先提出用多重网格... 加权整体变分图像去噪模型是整体变分模型图像去噪模型的改进,能更好的复原图像。在求解整体变分图像去噪模型中,对偶方法比原方法能更好的处理震荡和非光滑区域。为了建立加权整体变分模型对偶方法的快速算法,本文首先提出用多重网格方法对加权整体变分模型的对偶方程进行求解;然后对提出的多重网格方法进行收敛性分析,揭示出收敛困难的原因;最后为了达到收敛,对多重网格方法进行改进。实验结果表明,改进的多重网格方法比半隐式对偶方法收敛更快。 展开更多
关键词 图像去噪 加权整体变分模型 Chambolle对偶算法 多重网格算法
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基于空-谱加权总变分的高光谱图像混合噪声去除算法
7
作者 孔祥阳 徐保根 《德州学院学报》 2017年第4期42-46,共5页
通常的高光谱图像噪声模型是单一类型的,这不能尽量真实地反映高光谱图像噪声的真实情况.同时,一般地高光谱图像混合噪声的去除算法通常只考虑空间维,因此重构效果并不理想.对此,高光谱图像混合噪声存在一定对图像阅读和理解造成误判,... 通常的高光谱图像噪声模型是单一类型的,这不能尽量真实地反映高光谱图像噪声的真实情况.同时,一般地高光谱图像混合噪声的去除算法通常只考虑空间维,因此重构效果并不理想.对此,高光谱图像混合噪声存在一定对图像阅读和理解造成误判,因此需要进行降噪工作.通过引入空-谱加权总变分正则项,得到高光谱图像的空-谱加权总变分(SSWTV)模型,并利用分裂Bregman迭代算法对其进行快速求解.仿真和数值实验表明,该算法能够有效地在去除高光谱图像的单一噪声或混合噪声的同时,能够较好地保持恢复图像的边缘和细节信息. 展开更多
关键词 图像处理 混合噪声 空-谱加权总变分 分裂Bregman迭代算法
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稀疏平滑特性的多正则化约束图像盲复原方法 被引量:13
8
作者 唐述 龚卫国 仲建华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1143-1154,共12页
为了实现对线性空间不变的模糊图像的盲复原,提出了一种基于稀疏性和平滑特性的多正则化约束的模糊图像盲复原方法.首先,根据自然图像边缘的稀疏特性,运用了一种权重的全变差范数(weighted total variation norm,简称WTV-norm)对复原图... 为了实现对线性空间不变的模糊图像的盲复原,提出了一种基于稀疏性和平滑特性的多正则化约束的模糊图像盲复原方法.首先,根据自然图像边缘的稀疏特性,运用了一种权重的全变差范数(weighted total variation norm,简称WTV-norm)对复原图像进行正则化约束;然后,从运动模糊的点扩散函数(motion point spread function,简称MPSF)的特性出发,提出一种能够适用于多种模糊情况的多正则化约束;最后,提出了一种改进的变量分裂(modified variable splitting,简称MVS)方法来得到清晰的复原图像,同时准确地估计出相应的模糊退化函数.大量的实验结果表明,该方法能够较好地复原多种不同类型的模糊(例如运动模糊、高斯模糊、均匀模糊、圆盘模糊).与近几年提出来的一些具有代表性的模糊图像盲复原方法相比,该方法不仅主观的视觉效果得到了较为明显的改进,而且客观的信噪比增量也增加了1.20dB^4.22dB. 展开更多
关键词 图像盲复原 权重的全变差范数 多正则化约束 运动模糊函数 改进的变量分裂方法
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基于加权总广义变差的Mumford-Shah模型 被引量:4
9
作者 张文娟 冯象初 王旭东 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1913-1922,共10页
给出了加权总广义变差(Total generalized variation,TGV)的定义.利用图像的2阶加权TGV半范作为正则项,利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度,提出了基于加权TGV的Mumford-Shah模型.对未知函数分别利用交替Split-Bregman方法、Fe... 给出了加权总广义变差(Total generalized variation,TGV)的定义.利用图像的2阶加权TGV半范作为正则项,利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度,提出了基于加权TGV的Mumford-Shah模型.对未知函数分别利用交替Split-Bregman方法、Fenchel对偶方法及FISTA(Fas titerative shrinkage-thresholding algorithm)给出数值计算模型.仿真实验结果表明,利用图像的2阶加权TGV半范的去噪效果优于常用的梯度模2范数和加权TV(Total variation)半范正则化;利用水平集函数的2阶加权TGV半范近似边界长度的边缘检测效果优于传统的TV半范和加权TV半范约束. 展开更多
关键词 Mumford—Shah模型 去噪 边缘检测 水平集方法 加权总广义变差
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基于加权全变差最小化的中子外部CT重建算法 被引量:2
10
作者 林强 杨民 +2 位作者 张晓敏 唐彬 刘斌 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1199-1209,共11页
针对中子外部CT检测需求,提出了基于加权方向全变差(WDTV)最小化的中子外部CT重建算法。首先,利用平行束数据对称性原理将正弦图中旋转中心另一侧缺失的投影数据进行补充;其次,采用传统FBP算法进行了外部CT扫描模式下的CT重建。为了抑... 针对中子外部CT检测需求,提出了基于加权方向全变差(WDTV)最小化的中子外部CT重建算法。首先,利用平行束数据对称性原理将正弦图中旋转中心另一侧缺失的投影数据进行补充;其次,采用传统FBP算法进行了外部CT扫描模式下的CT重建。为了抑制传统FBP、SART算法重建图像中径向边缘伪影,采用WDTV算法计算沿径向和周向方向的局部方向差分并作加权和。另外,在重建模型的WDTV项中引入2个权重参数以控制径向边缘和切向边缘的不同响应强度。最后,采用所提算法研究了重建图像质量与投影数据量的关系。计算机仿真和真实冷中子实验表明:基于WDTV最小化的中子外部CT重建算法能够有效抑制径向边缘伪影,获得高质量重建图像。 展开更多
关键词 成像系统 中子断层成像 外部CT扫描 加权方向全变差(WDTV) 迭代重建
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基于加权TGV模型的原始对偶图像放大算法 被引量:2
11
作者 武婷婷 刘慧 王友国 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2016年第6期34-38,共5页
文中提出了一种新的基于加权TGV(Total Generalized Variation)的图像放大模型。该模型在克服阶梯效应的同时,可以更好地保持图像的结构信息。数值计算中,文中采用原始对偶算法快速求解。通过与标准TGV图像放大算法相比较,数值实验表明... 文中提出了一种新的基于加权TGV(Total Generalized Variation)的图像放大模型。该模型在克服阶梯效应的同时,可以更好地保持图像的结构信息。数值计算中,文中采用原始对偶算法快速求解。通过与标准TGV图像放大算法相比较,数值实验表明文中的模型与算法在信噪比、均方误差以及视觉效果方面均有明显改进。 展开更多
关键词 加权TGV模型 原始对偶算法 图像放大
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基于复数小波阈值和w-TV的去块效应算法 被引量:1
12
作者 关艳 练秋生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第21期208-210,共3页
块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。针对该问题提出一种基于复数小波阈值和加权全变差(w-TV)的块效应消除算法,利用复数小波阈值和加权全变差的特性对图像进行处理。实验... 块离散余弦变换在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。针对该问题提出一种基于复数小波阈值和加权全变差(w-TV)的块效应消除算法,利用复数小波阈值和加权全变差的特性对图像进行处理。实验证明,该算法较好地去除了块效应,尽可能保留了图像的特征结构,具有良好的视觉效果。 展开更多
关键词 块离散余弦变换 方块效应 加权全变差 复数小波阈值
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张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪
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作者 蔡明娇 蒋俊正 +1 位作者 蔡万源 周芳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期157-169,共13页
高光谱图像在采集过程中受到观测条件、成像仪材料属性、传输条件等客观因素的影响,不可避免地会引入各种噪声。这严重降低了高光谱图像的质量以及限制了后续处理的精度。因此,高光谱图像去噪是一个极其重要的预处理步骤。针对高光谱图... 高光谱图像在采集过程中受到观测条件、成像仪材料属性、传输条件等客观因素的影响,不可避免地会引入各种噪声。这严重降低了高光谱图像的质量以及限制了后续处理的精度。因此,高光谱图像去噪是一个极其重要的预处理步骤。针对高光谱图像去噪问题,提出了低秩张量分解和自适应图全变分的高光谱图像去噪算法。首先,利用低秩张量分解来描述高光谱图像的全局空间和光谱相关性,并使用自适应权重图全变分来刻画高光谱图像空间维度上的分段平滑特性和保留高光谱图像的边缘信息;此外,采用l1-范数、Frobenius-范数分别刻画包括条纹噪声、脉冲噪声、死线噪声在内的稀疏噪声和高斯噪声。由此高光谱图像去噪问题归结为一个包含低秩张量分解和自适应图全变分的约束优化问题。利用增广拉格朗日乘子法对该优化问题进行交替求解。实验结果表明,所提出的高光谱图像去噪算法与现有的算法相比,能够充分刻画高光谱图像数据的内在结构特性,具有更好的去噪性能。 展开更多
关键词 高光谱图像去噪 Tucker分解 自适应图全变分
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