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基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究
基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究
作者:
聂笃宪
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
图像恢复
粒子群优化算法
正则化参数
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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基于特征的自适应正则化配准算法
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
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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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
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
聂笃宪
37
127
6.0
9.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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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
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
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:
期刊文献
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