吴晓旭
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：大连理工大学数学科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金吉林省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 局部加权全变差下的盲去模糊被引量：6
- 2014年
- 图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.
- 吴晓旭刘秀平刘宇曹俊杰王军苏昕
- 关键词：图像去模糊全变差
- 曲面上向量值函数的经验模态分解
- EMD(经验模态分解)作为处理非平稳信号的一种有效工具,近年来在数字几何处理领域开始受到关注。但是现有的曲面上EMD方法对于向量值函数采用对每个分量单独处理的方式进行分解,忽略了各个分量之间的相关性。为此,本文提出了一种...
- 胡建平吴晓旭王辉刘秀平谢琪
- 关键词：向量值函数EMD
- 文献传递
