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:
在去除尺度变化较大的纹理时, 基于低级视觉特征的纹理-结构分解方法难以准确保留语义上重要的弱边缘, 针对该问题提出了融合语义边缘检测与有向全变分模型的纹理-结构分解方法. 首先在不同尺度下利用多卷积特征网络估计各像素的语义边缘置信度; 然后在纹理的局部振荡假设基础上以有向全变分估计各像素的纹理度, 为进一步有效地区分纹理边缘和结构边缘, 引入块平移算法修正纹理度, 并结合边缘置信度优化分解模型的权重. 在BSDS500, NYUD以及RTVD数据集上的实验结果表明, 该方法在分解准确性和视觉质量上优于现有多种方法, 且易于通过GPU加速高分辨率图像的分解效率.
推荐文章
局部全变分卡通纹理分解医学影像滤波
图像滤波
卡通纹理
局部全变分
非局部均值
基于小波分解与分形维的木材纹理分类
木材纹理
分形维数
自相关函数
小波分析
卡通纹理分解和全变分梯度算法实现图像恢复
卡通纹理分解
全变分
广义加速临近梯度算法
图像恢复
正则化
MATLAB
基于高阶和非局部全变分的核磁共振图像重构算法
核磁共振图像
高阶全变分
非局部全变分
平滑区
边缘纹理区
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 联合语义边缘与有向全变分的纹理-结构分解
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 纹理-结构分解 边缘置信度 有向全变分 图像块平移
年,卷(期) 2019,(10) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 1786-1794
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 6849字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2019.17675
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 徐丹 云南大学信息学院计算机科学与工程系 90 938 14.0 28.0
2 普园媛 云南大学信息学院计算机科学与工程系 38 102 6.0 7.0
3 袁国武 云南大学信息学院计算机科学与工程系 26 390 9.0 19.0
4 吴昊 云南大学信息学院计算机科学与工程系 10 32 2.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (2)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2011(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2013(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2016(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2019(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)
研究主题发展历程
节点文献
纹理-结构分解
边缘置信度
有向全变分
图像块平移
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
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
总被引数(次)
94943
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