【摘 要】
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在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间。由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约
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在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间。由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘。本文算法没有对噪声进
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针对低阶MRF模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度的高阶MRF模型的图像分割方法. 首先, 为了描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多像素拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高
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针对传统算法在不同的应用场景中需要手动调整参数，鲁棒性低等问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的低照度图像增强算法。整个网络框架分为三个阶段：分解网络、增强网络和图像重建，首先分解网络将输入的低照度图像做分层处理，利用数据驱动的方式分解为反射分量与光照分量，然后将两部分分量输入不同网络模型中增强，最后依据Retinex原理合成最后的图像。模型训练阶段，对每个子网络不需要提供对照组训练，只需整体输入
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以吉林省两种成土母质发育的典型黑钙土为供试土壤，采用室内培养方法，探究加入不同比例秸秆（0%、0.5%、1%、2%、3%、5%、10%、15%）后，黑钙土有机碳含量及团聚体稳定性的变化特征。结果表明：与对照处理相比，增加秸秆的施用量，有机碳含量低、中、高三种黄土耕层土壤（LLC-Ap、LMC-Ap、LHC-Ap）的有机碳增量分别为0.28～4.67倍、0.06～3.14倍、0.07～2.10倍；有