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:陈桐 纪航 王晓东 徐晔 陆昱 Chen Tong;Ji Hang;Wang Xiaodong
机构地区:[1]国网上海市南供电公司
出 处:《电力设备管理》2024年第16期157-159,共3页Electric Power Equipment Management
基 金:基于AI技术的电缆中间接头人工智能技术研究。
摘 要:低秩方法在图像去噪方面显示出一定潜力。然而,现有的一些非凸低秩方法会使目标函数表现非凸特性,导致局部解的存在。针对此问题,本文提出了一种基于参数化的对数非凸低秩近似的去噪算法。首先,利用块匹配方法对噪声图像进行相似块匹配得到具有低秩结构的相似块矩阵,潜在的无噪声图像可以用一个低秩矩阵来近似。然后通过阈值收缩方法去恢复出潜在的无噪声图像块。最后聚集所有的修复图像块得到去噪后图像。去噪试验结果表明,相比于BM3D、NCSR和WNNM方法,该方法在客观评价和主观视觉上都有着较好的效果,在去除噪声的同时,还能较好地保留图像本身的细节特征。
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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