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摘要:
为在图像模糊核估计中充分利用图像的区域特征和结构信息作为先验知识,提出一种基于马尔科夫随机场学习模型的模糊核估计方法.首先,由滑动的子窗口构成马尔科夫随机场的节点集,以每个子窗口的曲率方向能量滤波器的响应和边缘分布组成的特征向量作为模型的输入;然后,利用对数伪似然优化算法估计模型参数,在模型训练阶段,采用交叉熵相似性度量模糊核的相似性以标记训练样本;最后,利用置信度传播算法推测最优图像子块.运用所提方法对仿真和实际模糊图像进行实验,结果表明,该学习模型可以精确地估计模糊核,在主观视觉对比和客观评价方面均具有较好的效果,同时也具有较好的自适应性.与其他3种方法相比,模糊核相似度分别提高了1.55%,5.64%和7.02%.
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文献信息
篇名 基于马尔科夫随机场学习模型的图像模糊核估计
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像恢复 模糊核 马尔科夫随机场 核相似性
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1143-1148
页数 6页 分类号 TP391
字数 4540字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2016.06.006
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 张志胜 东南大学机械工程学院 91 963 15.0 27.0
2 何富运 东南大学机械工程学院 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像恢复
模糊核
马尔科夫随机场
核相似性
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
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
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5216
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