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摘要:
变分图像分解,通过极小化能量泛函将图像分解为不同的特征分量,可以被应用到图像的恢复和重建。提出了变分框架下的多尺度图像恢复和重建的思想。基于这种思想,首先提出了一个单参数的(BV ,G ,E )三元变分分解模型,并且理论分析了参数与不同特征分量的尺度的关系。然后将此模型的参数选为一个二进制序列,得到多尺度的(BV ,G ,E )变分分解。该多尺度变分分解可以将图像分解为一序列图像结构、纹理和噪声。证明了此多尺度分解的收敛性并且基于对偶理论和交替迭代算法给出了其数值求解方法。最后将提出的多尺度的(BV ,G ,E )变分分解应用到图像恢复和重建,实验结果证实了理论分析的正确性,显示了将此模型进行图像多尺度恢复和重建的有效性,和与一些其他分解模型相比较的优越性。
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文献信息
篇名 变分框架下的多尺度图像恢复与重建
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 变分图像分解 图像恢复 图像重建 对偶 多尺度
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2353-2360
页数 8页 分类号 TN911.173
字数 6830字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2013.12.006
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 唐利明 重庆科技学院数理学院 9 104 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
变分图像分解
图像恢复
图像重建
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多尺度
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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