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作品数：8被引量：21H指数：3
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发文主题：图像处理脊波变换积分微分方程图像分解BESOV空间更多>>
发文领域：电子电信理学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《西安电子科技大学学报》《电子学报》《电子与信息学报》更多>>
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去除乘性噪声的积分微分方程模型被引量：3
《西安电子科技大学学报》2013年第3期132-138,共7页白键 冯象初 
博士点新教师基金资助项目(20100203120010);国家自然科学基金资助项目(61105011)
恢复含乘性噪声的图像是当前图像处理的重要研究课题.提出基于积分微分方程的乘性噪声去除模型.新模型中假定乘性噪声服从伽马分布.讨论了经典的去除乘性噪声的AA模型,在此基础上通过在逆尺度空间积分"尺度"图像,从而得到了新的积分微...
关键词：图像去噪 总变差最小 乘性噪声 积分微分方程 
图像分解的多尺度变分模型被引量：1
《电子与信息学报》2013年第5期1190-1195,共6页白键 冯象初 王旭东 
国家自然科学基金(61105011);博士点新教师基金(20100203120010)资助课题
该文提出了一种新的多尺度变分图像分解模型。首先在Tadmar的分层多尺度变分模型的基础上,给出了一种新的1(B V,H-)分层多尺度图像分解方法,然后在逆尺度空间上积分"尺度"图像并将拉普拉斯算子作用于曲率项就得到了新的积分微分方程。...
关键词：图像分解 泛函极小 总变差最小 积分微分方程 
非凸泛函的图像分解
《西安电子科技大学学报》2013年第2期67-71,137,共6页白键 冯象初 
博士点新教师基金资助项目(20100203120010);国家自然科学基金资助项目(61105011)
提出了一种新的基于非凸泛函的图像分解模型.与经典的用Banach范数作为忠诚项的凸泛函模型相比,本文用残差图像的平方的积分除以它的梯度作为忠诚项.这种新的忠诚项对于纹理图像具有非常小的值,然而,对于几何图像有非常大的值,所以它很...
关键词：图像分解 总变差最小 泛函极小 非凸泛函 
一种基于积分微分方程的泊松噪声去除算法被引量：7
《电子与信息学报》2013年第2期451-456,共6页白键 冯象初 
国家自然科学基金(61105011);博士点新教师基金(20100203120010)资助课题
该文提出一种新的基于积分微分方程的泊松噪声去除算法。首先讨论了经典的总变差(TV)最小模型,在此基础上提出一种新的变分多尺度分层图像表示方法,然后在逆尺度空间上积分"尺度"图像从而得到了新的积分微分方程。这种新的积分微分方程...
关键词：图像处理 泊松噪声 总变差最小 积分微分方程 
基于结构张量场拟合的图像恢复方法被引量：5
《西安电子科技大学学报》2011年第6期68-74,共7页王旭东 冯象初 白键 
国家自然科学基金资助项目(60872138);西安电子科技大学基本科研业务费资助项目(72105370)
提出了一种新的图像恢复模型.首先对含噪图像进行各向异性扩散,求得光滑后图像的张量场,然后对求得的张量场和噪声图像进行拟合重构.从而克服了各向异性扩散和结构张量的缺点.数值实验表明,本模型在降低图像噪声的同时,能够更好地保留...
关键词：图像去噪 各向异性扩散 结构张量 加性算子分裂 
基于曲线波变换的图像分解被引量：2
《电子学报》2007年第1期123-126,共4页白键 冯象初 
将图像分解为卡通部分(有界变差部分)和震荡部分(文本部分)是近年来图像处理的一个重要问题.图像的卡通部分是由一个有界变差(BV)函数来刻画,相应的将BV罚项合并到变分泛函中需要解偏微分方程.Daubechies用B11(L1)项代替BV罚项并且用小...
关键词：图像分解 脊波 曲线波 负Hilbert-Sobolev空间 BESOV空间 总变差最小 
图像处理的一种有限脊波自适应方法被引量：3
《电子学报》2006年第6期1058-1061,共4页白键 冯象初 
有限脊波变换方法是脊波变换的一种数字化实现方法,其核心是有限Radon变换的实现.本文针对有限Radon变换中每一斜率投影的排序问题,利用Besov空间光滑模理论,在时域构造了一种光滑性判别函数,以判别函数值最小的序作为最优序,从而给出...
关键词：RADON变换 脊波变换 BESOV空间 光滑模 
基于局部对偶框架的数字脊波重构被引量：1
《中国科学（E辑）》2005年第10期1072-1082,共11页白键 冯象初 
给出了数字脊波重构算法的全局对偶框架(GDF)表示,提出了局部对偶框架(LDF)的新概念,并讨论了LDF的性质,在此基础上给出了一种基于LDF的新的数字脊波重构算法.该算法减少了脊波重构的冗余,保持了快速计算的特点.用该算法对图像进行压缩...
关键词：脊波变换 数字脊波 全局对偶框架 局部对偶框架 小波分析 图像处理 
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