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基于广义变分模型的自适应图像去噪算法
基于广义变分模型的自适应图像去噪算法
作者:
王益艳
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
全变分模型
最大后验概率
马尔可夫随机场
位势函数
广义高斯分布
摘要:
通过分析全变分(TV)去噪模型的优缺点,提出了一种新的改进算法.该算法根据最大后验概率(MAP)和马尔可夫随机场(MRF)的理论,推导出一个广义变分的图像去噪模型,并对平衡正则化项和数据保真项的Lagrange乘子λ进行了自适应改进,最后采用了一种鲁棒性好和边缘保持能力强的势函数,结合梯度加权最速下降法和半点格式的数值迭代算法对自适应的广义变分去噪模型寻优求解.实验结果表明,新模型能很好地应用于图像去噪,与现有的算法相比,在峰值信噪比有所提高的同时,图像的主观视觉效果也更好.
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篇名
基于广义变分模型的自适应图像去噪算法
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
全变分模型
最大后验概率
马尔可夫随机场
位势函数
广义高斯分布
年,卷(期)
2009,(11)
所属期刊栏目
图形图像处理
研究方向
页码范围
3033-3036
页数
4页
分类号
TP391.41
字数
3994字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王益艳
四川文理学院物理与工程技术系
33
146
6.0
10.0
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
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最大后验概率
马尔可夫随机场
位势函数
广义高斯分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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