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针对常用去噪算法易对图像边角纹理区域造成模糊的事实,通过引入机器学习理论,提出了基于L2Boost的低阶核回归迭代去噪算法。该算法应用低阶(零阶或一阶)的高斯自适应权重去噪方法对含噪图像依次迭代B次得到B个估计,然后将B个估计组合起来作为最后的去噪结果。数值实验显示了方法的优越性。
基于L2Boost的低阶核回归迭代去噪算法
【摘 要】
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针对常用去噪算法易对图像边角纹理区域造成模糊的事实,通过引入机器学习理论,提出了基于L2Boost的低阶核回归迭代去噪算法。该算法应用低阶(零阶或一阶)的高斯自适应权重去噪方法对含噪图像依次迭代B次得到B个估计,然后将B个估计组合起来作为最后的去噪结果。数值实验显示了方法的优越性。
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院
【出 处】
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上海电机学院学报
【发表日期】
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2011年01期
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