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:
林业机器人在林业环境中进行作业时,很容易因为滑动、地面障碍物的碰撞等原因发生小幅的无规律运动导致机器人相机采集的图像发生运动模糊,对后续图像信息提取造成很大的影响.针对这一问题,提出了林业运动模糊图像复原的融合正则化方法.先建立包含L1/L2范数正则项的代价函数,求解运动模糊核.再通过图像梯度先验正则项及稀疏正则项构建代价函数,对清晰图像求解.引入的L1/L2范数正则项及图像梯度先验正则项对稀疏表示正则项容易产生块效应的问题进行了弥补,因而获得了令人满意的效果.对人工合成的运动模糊图像和自然条件下真实运动模糊图像进行的实验验证了该算法的有效性.
推荐文章
混合高阶全变差正则化的运动模糊图像盲复原
运动模糊
盲复原
正则化约束
混合高阶全变差
分裂布雷格曼迭代策略
遥感图像盲复原的Bregman迭代正则化方法
图像恢复
点扩散函数
全差变正则化
Bregman迭代
基于改进正则算子的气动模糊图像复原研究
图像复原
气动光学效应
风洞实验
正则算子
演化算法
基于正则化方法的图像盲去模糊
图像去模糊
正则化方法
标准化稀疏先验
模糊核估计
双边滤波器
冲击滤波器
TV正则化
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 林业运动模糊图像复原的融合正则化方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 运动模糊图像 图像盲复原 稀疏表达 梯度约束 归一化范数
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 160-164,250
页数 6页 分类号 TN911.73
字数 5797字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1702-0276
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 阚江明 北京林业大学工学院 52 625 13.0 24.0
2 赵汐璇 北京林业大学工学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (19)
二级引证文献  (0)
2004(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2006(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(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)
2019(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
运动模糊图像
图像盲复原
稀疏表达
梯度约束
归一化范数
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导