已閱讀1頁，還剩75頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領
文檔簡介
1、Poisson數(shù)據(jù)圖像的去噪問題是目前圖像處理領域的研究熱點，在天文圖像處理、醫(yī)學圖像恢復等領域都有著極大的應用。多分辨率分析是本文對Poisson數(shù)據(jù)圖像進行處理的主要工具，之后在許多學者的努力下逐步將小波框架引入到圖像處理領域中。其有別于全變差去噪模型的地方在于將正則項中的梯度算子，替換為小波分解算子，從而達到圖像處理的目的。基于貝葉斯統(tǒng)計的相關結(jié)論，本文引入KL散度作為Poisson去噪模型中的保真項。
本文將對基于解析
2、方法的幾種去噪算法進行比較分析，該方法的模型表達為：minx∈Rm{∑i∈S{[(Hx+b)i]?yi log(Hx+b)i}+β|W x|1}。由此模型衍生出以下四種算法：EM-framelets方法、重復加權(quán)?2方法（Reweighted?2 Method）、KL+分裂Bregman方法以及預處理交替投影方法（Preconditioned Alternating Projection Algorithm）。本文將對四種算法的各方面特
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 小波圖像去噪算法的研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪算法.pdf
- 多小波圖像去噪算法研究.pdf
- 基于提升小波變換的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波變換的紅外圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波收縮的圖像去噪.pdf
- 基于小波的水下圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波閾值的圖像去噪研究.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪算法與實現(xiàn).pdf
- 基于小波變換的自適應圖像去噪算法.pdf
- 基于小波變換的圖像去噪與壓縮算法研究.pdf
- 基于模糊小波變換的圖像去噪若干算法研究.pdf
- 基于小波變換圖像去噪研究.pdf
- 基于小波變換的手機相機圖像去噪算法研究.pdf
- 基于邊緣檢測的小波圖像去噪.pdf
- 基于稀疏表示和小波的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波域稀疏表示的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于多小波的醫(yī)學CT圖像去噪算法研究.pdf
- 基于小波的水下圖像去噪研究.pdf
- 基于小波系數(shù)相關性的圖像去噪算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論