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摘要:
图像恢复的根本目的是使降质图像趋向于复原或没有噪声影响的理想图像,当前的主要问题是如何在平滑噪声的同时保持图像的边缘和细节.文中提出了基于粒子群优化算法的自适应正则化参数图像恢复算法,与传统方法相比较,实验结果表明,文中方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法、Lucy-Richardson 算法和维纳(Wiener)滤波器恢复,明显地克服模糊退化,同时也保护了图像的边缘等细节信息,图像纹路更加清晰,图像质量评价的ISNR好于传统方法.
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自适应正则化
局部极小值
粗配准
非刚性配准
特征
图像恢复的分块正则化 Gmres 方法
成像系统
退化模型
图像恢复
不适定性
正则化Gmres法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 图像恢复 粒子群优化算法 正则化参数
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目 智能、算法、系统结构
研究方向 页码范围 106-108,112
页数 4页 分类号 TN911.73
字数 3069字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.01.030
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 聂笃宪 37 127 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像恢复
粒子群优化算法
正则化参数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
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