文件名称:
基于自适应加权最小二乘支持向量机的降噪降噪模型
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上传时间: 2021-02-23
详细说明：我们提出了一个下雪模型来迭代平滑各种图像噪声，同时保留重要的图像结构，例如边缘和线条。 考虑灰色图像作为数字地形模型，我们开发了自适应加权最小二乘支持向量机（LS-SVM）迭代估算位于嘈杂的图像。 LS-SVM适用于高斯噪声，而加权LS-SVM适用异常值和非高斯噪声。 为了改善其性能， 方向信号，同时抑制噪声，主要方向信息梯度被集成到加权方案中。 每个属性的贡献最终LS-SVM模型的适应性是通过适应性调制，拉长， 椭圆轮廓沿着局部边缘结构的方向扩展。 更远的地方从内核空间的超平面来看，点是，它获得的重量越少，而点在局部结构的方向上越来越重。 通过自适应加权方案， 强大的LS-SVM沿边缘而不是跨边缘最平滑地进行平滑处理， 同时最大程度地减少了离群值的影响，并导致对细节的强烈保留在最终输出中。 迭代自适应重加权LS-SVM模拟下雪过程。 对混合高斯噪声污染的真实图像的研究证明了本方法的性能稳定可靠噪声分布从高斯到脉冲。
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