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       
摘要:
提出一种基于投影的稀疏表示与非局部正则化相结合的图像去模糊、去噪图像复原方法。该方法结合了自适应构造字典的稀疏表示与非局部总变差,提出的正则化模型分解为三个投影子问题进行求解以提高求解效率。实验结果表明,本文所提出的图像复原方法能够有效地保持原图像的纹理细节信息,对于不同程度的退化图像上均有较好的复原结果,在视觉效果和客观评价指标上均优于相比较的现有方法。
推荐文章
自适应图像组的稀疏正则化图像复原
图像复原
稀疏正则化
图像去文字
粗糙度
基于稀疏表示的多正则优化图像复原
图像复原
稀疏表示
交替优化
变量分裂
邻近映射
一种结合稀疏表示和投影正则化的图像分解方法
曲线波
对偶树复小波变换
全变分
纹理
基跟踪
空间目标图像的非凸稀疏正则化波后复原
空间目标图像
波后复原
稀疏性
正则化
非凸优化
交替方向乘数法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于投影的稀疏表示与非局部正则化图像复原方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 图像复原 稀疏表示 非局部总变差 正则化
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1299-1304
页数 6页 分类号 TP751.1
字数 5958字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.07.009
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 孙权森 南京理工大学计算机学院 112 1385 19.0 32.0
2 宣丽 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室 76 641 13.0 22.0
3 李大禹 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室 10 74 6.0 8.0
4 徐焕宇 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室 2 18 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (33)
共引文献  (28)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (18)
同被引文献  (40)
二级引证文献  (26)
1948(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2004(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2009(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2010(8)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(5)
2011(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(5)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(2)
2016(8)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(3)
2017(8)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(4)
2018(7)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(5)
2019(13)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(9)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
图像复原
稀疏表示
非局部总变差
正则化
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
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
论文1v1指导