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- 陈新宇何昱亮张玉欣
- 一种基于变分模型的矿床多阶段矿化分析方法及相关设备
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- 基于双加权相关全变分模型的图像去噪研究
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- 张芝浩
- 关键词:图像去噪先验信息混合噪声
- 基于重加权相关全变分模型的医学图像去噪方法
- 2024年
- 图像去噪一直是一个受到大量研究者关注的问题,并成功应用到医学等领域。典型的图像去噪方法是利用图像中存在的先验信息,例如低秩先验,局部光滑先验等。但是,目前的图像去噪方法并没有充分利用到图像的这些先验信息,导致去噪效果不是很理想。针对上述问题,本文提出了基于重加权相关全变分正则项的图像去噪模型。该模型利用重加权核范数的方式对相关全变分正则项进行约束,来保证更加充分地利用图像中的低秩先验和局部光滑先验,以此来提升图像恢复效果。我们应用该方法到医学图像中,并和常见的几种图像去噪方法进行比较,实验结果显示,该方法所得到的图像质量得到了明显的提升。
- 张芝浩李涛
- 关键词:先验信息
- 基于非线性加权各向异性全变分模型的统计反演及其在电阻抗成像中的应用
- 电阻抗成像(Electrical Impedance Tomography,EIT)是通过目标物体表面附着的成对电极向物体内部注入电流,测量电极上的电压数据来重建电导率分布的一种成像方式.EIT在医学成像上具有无创、实时...
- 齐鹏飞
- 关键词:电阻抗成像贝叶斯方法
- 基于先验驱动深度神经网络的泊松去噪变分模型
- 2024年
- 泊松去噪是一个典型的病态逆问题,其变分模型需要反复迭代和调节参数且计算效率低下,而纯深度学习模型往往依据经验设计网络且可解释性差。针对以上问题,在泊松噪声去噪变分模型的交替方向乘子法展开的基础上,设计端到端深度卷积神经网络,结合泊松噪声分布统计量与Bayesian最大后验概率估计推导出改进的泊松去噪变分模型。为了求解泊松去噪能量函数极值问题,采用交替方向乘子法,引入辅助变量、拉格朗日乘子和惩罚参数,将该问题分解为高斯去噪和图像重建两类交替优化子问题,先采用先验驱动的深度卷积神经网络实现高斯去噪,再通过解析迭代求解完成图像重建。实验结果表明,与基于非线性主成分分析、VST+BM3D、I+VST+BM3D和TRDPD的泊松去噪模型相比,改进模型在Set12数据集上的峰值信噪比均值分别提高2.73、0.87、0.57和0.50 dB,结构相似性均值分别提高0.148、0.046、0.020和0.047,在彩色图像及正电子发射断层扫描与计算机断层扫描图像上也明显提升了泊松去噪效果。上述实验结果证明了改进模型不仅有效去除了泊松噪声,而且避免了泊松去噪过程中产生的伪影和散斑等问题。
- 李倩魏伟波杨光宇宋金涛孙璐潘振宽
- 关键词:卷积神经网络变分模型
- 结构张量驱动的向量值图像压缩与全色锐化变分模型
- 随着数字图像处理技术的不断发展以及人们对地球资源和环境认识的不断深入,高分辨率遥感图像在军事、农业、城市规划等领域的应用越来越广泛。然而,庞大的图像数据量给信息存储和传输带来了巨大的挑战。此外,受卫星所搭载传感器的限制,...
- 张亚群
- 关键词:变分模型结构张量各向异性扩散
- 一种基于变分模型的断裂面重建方法及相关设备
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- 一种基于变分模型和神经网络的医学图像融合方法
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- 魏伟波

- 作品数:89被引量:370H指数:9
- 供职机构:青岛大学
- 研究主题:变分方法 变分水平集方法 图像分割 变分模型 隐式曲面
- 王益艳

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- 供职机构:四川文理学院
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- 张红英

- 作品数:149被引量:723H指数:13
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- 冯象初

- 作品数:143被引量:610H指数:13
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