总广义变分相关论文
在图像去雾领域,对透射率进行准确估计一直是基于物理模型去雾算法的关键.针对透射率的优化问题,提出了一种基于Retinex和自适应二......
为了克服图像超分辨重建中四阶全变分正则化模型存在的"斑点"现象和稀疏正则化模型中最优解不唯一的缺点,结合红外遥感图像超分辨......
在图像分割过程中,通常一幅图像会被分成前景(目标区域)和背景(非目标区域)两部分,对图像分割所得的目标区域进行特征提取和分析有......
在图像去噪过程中,图像去噪和保护图像的边缘、纹理等结构信息之间一直是一个相互矛盾的问题,而基于偏微分方程(Partial differenc......
为了有效地去除含噪图像中的噪声,克服总变分(TV)去噪易于导致阶梯效应的缺陷,提出了一种改进的二阶总广义变分(TGV)的图像去噪方......
针对经典的基于L1数据保真项的总变分图像复原模型易导致阶梯效应和损失图像重要细节的缺陷,提出了一种基于L1数据保真项的二阶总......
利用图像颜色信息进行深度图重构,可以恢复对象边界处的深度不连续性,但无法保证对象内部的深度均匀性。为解决该问题,提出图像引......
为更好地修复图像,提出了一种新的图像修复模型.通过分析新模型的性质,给出了一种有效的原始对偶修复算法.实验结果表明,相比于总......
针对传统总广义变分(TGV)算法在红外图像超分辨率重建过程中难以有效抑制噪声的问题,提出了一种基于改进TGV的单幅红外图像超分辨......
针对全变分(TV)模型在去除图像噪声时容易产生阶梯效应的缺点,将二阶总广义变分(TGV)作为正则项应用于全变分模型中可以有效地去除......
针对总变分TV图像前后景分割模型易导致阶梯效应的缺陷,提出了二阶总广义变分TGV图像前后景分割模型。为进一步提升图像分割质量,......
