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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>基于數據驅動緊框架圖像去噪模型

基于數據驅動緊框架圖像去噪模型

2017-11-05 | rar | 0.98 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  圖像去噪是圖像處理中的基本問題之一?,F如今,已經存在了大量的算法能夠解決含高斯噪聲的圖像去噪問題。但是,含泊松噪聲的圖像去噪問題依然很少被研究。泊松噪聲,一般會在由數量少的光子產生的圖像中觀察到,例如熒光顯微鏡檢查、發射X線體層照相術等等。

  最近十多年來,對于去除灰色圖像中泊松噪聲的研究取得了一定進展。例如,C siszarcU最早提出了Kullback-Leibler(KL) -divergence保真項用于去除灰色圖像中的泊松噪聲。Luisier等在小波變換中構造了一個SURE估計量用于泊松噪聲的去除。Gong等提出了一個/1+/2保真項去除泊松噪聲及一切未知噪聲。最近,Zhang等學者使用重新賦權的f2方法逼近KL-divergence保真項,從而實現了去除泊松噪聲的目的。

基于數據驅動緊框架圖像去噪模型

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