检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘海英[1] Wu-Sheng Lu 张承进[1] 孟庆虎[1,3]
机构地区:[1]山东大学控制科学与工程学院,济南250061 [2]加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系 [3]香港中文大学电子工程学系
出 处:《北京邮电大学学报》2012年第6期6-10,共5页Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
基 金:国家自然科学基金项目(61174044)
摘 要:数字图像在采集和传输过程中很容易被噪声污染或出现不同程度的模糊现象,这给图像的后期处理和应用带来相当大的困难.改进的算法基于交替最小化算法和新的二分法技术,在全变差能量最小化的框架下,提出一个具有自动选择最优均衡参数能力对彩色图像去除噪声及通道内和通道间模糊的算法.实验结果表明,由于所采用的二分法的快速收敛性,改进的算法可以很快确定最优均衡参数数值,从而提高了算法的去噪声和去模糊能力及自适应能力.Digital images can readily be blurred in various degrees and contaminated by noise during the process of the acquisition and transmission. This inevitably leads to considerable difficulties for the subsequent processing and application of these degraded images. An algorithm that combines an alternating minimization method with a new bisection technique for denoising and within-channel/cross-channel deblurring of the color images is proposed in a total variation energy minimization framework. Experiment demonstrates that, due to the fast convergence of the bisection technique employed, the proposed algorithm is able to quickly determine optimal value of the regularization parameter, thus improving the algorithm' s denoising and deblurring performance as well as adaptation ability.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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