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  1. tvdenoise based on matlab

  2. 基于全变分法图像去噪处理,用matlab进行编写代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-04
    • 文件大小:2048
    • 提供者:hqiuyan
  1. 基于同伦延拓的全变分图像去噪法

  2. 本文主要研究了全变分图像去噪问题.全变分图像去噪是目前图像去噪的主要方法之一,它的解属于有界变差函数类,允许有不连续点,因此用全变分去噪模型恢复图像能够有效的保持边界,有利于图像的后期处理
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-05-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:xiaofeng1988
  1. 全变分法图像去噪复原处理 matlab TV算法 毕设

  2. matlab图像去燥!程序下载后看就可以用,改变图像路径就可以,去燥效果非常好,如果关于变分法和泛函分析的一些基础原理今天就先不多说了,TV图像去噪经典论文:《Nonlinear Total Variation based noise removal algorithms》Google上可以搜得到。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-07-29
    • 文件大小:883712
    • 提供者:qq_40261818
  1. 使用超声波的智能手机手势识别.pdf

  2. 利用超声波技术,在智能手机上实现手势识别功能。非常实用的一篇论文徐曾春,吴凯娇,胡平:使用超声波的智能手机手势识别 ()挥手向前 ()挥手向后 ()挥手向左 ()挥手向右 图不同的手势时频图 特征均为先靠近发射源,然后远离发射源,但是细节方 面咯有不同。 实现细节 系统流程 获得反射的超声波数据集 图为系统流程图。首先,通过话筒获取 最初,系统先获得手势运动的时间序列片段,此时 段时间序列,经过快速傅里叶()变换将此序列从时片段已经经过处理,结果如图所示。出于本实验 域信号转换为频域信号。接着搜
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2019-10-15
    • 文件大小:946176
    • 提供者:xiaokala_2011
  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文,可供算法工程师参考,Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:900096
    • 提供者:irwin0112
  1. 基于字典学习的梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪

  2. 为从强噪声图像中重构出原图像并减小误差,提出了一种基于梯度重权非局部平均的强噪声图像去噪算法。根据稀疏和冗余表示,基于K-SVD字典学习去噪算法可自适应从已知带噪图像中训练字典,但是字典固有的结构限制,导致强噪声图像去噪效果差。提出了基于字典学习的梯度重权非局部平均算法,该算法对图像结构赋予更紧约束,可以改善去噪性能。利用全变分法求解图像结构的梯度,给予图像边缘信息更高的权重,结合图像结构信息的相似性和稀疏性先验,求解优化后的逆问题。与传统字典去噪相比,所提出的算法对强噪声图像的去噪效果更好,并
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_38630612
  1. 基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法

  2. 针对传统的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点,提出了一种基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法。在分析全变分算法的图像去噪性能的基础上,针对运动的红外图像序列,扩展了全变分的应用范围。通过最小化非均匀校正后图像的全变分,利用最陡下降法,得到计算增益量校正因子和偏移量校正因子的迭代公式。针对校正图像存在的鬼影现象,设计了一种自适应阈值控制的鬼影消除方法。实验表明:相较于目前已有的方法,该方法有效地去除了原始红外图像的固定图案噪声,较大程度地保留了图像细节
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38688890