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摘要:
提出一种基于高阶统计量和图像分割技术的改进的非负支持域递归逆滤波算法(NAS-RIF).该算法应用高阶统计量去噪,解决了原NAS-RIF算法敏感于噪声的特性,提高了退化图像的信噪比.其次,在每次迭代中利用图像分割技术进行图像支持域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支持域必须是方形的不利限制.实验结果表明改进的NAS-RIF算法具有更好的噪声抑制和边缘细节恢复效果.
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文献信息
篇名 基于高阶统计量和图像分割技术的图像盲复原
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 图像盲恢复 高阶统计量 图像分割 NAS-RIF算法
年,卷(期) 2014,(8) 所属期刊栏目 图像处理与应用
研究方向 页码范围 222-224,297
页数 4页 分类号 TP391
字数 2679字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.08.055
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 马耀锋 中州大学信息工程学院 13 21 3.0 4.0
2 李红丽 中州大学信息工程学院 12 15 2.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
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图像盲恢复
高阶统计量
图像分割
NAS-RIF算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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