正则维纳滤波matlab,正则化约束维纳滤波
在圖像盲反卷積的過程中,最主要的難點(diǎn)是缺少點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的足夠信息而導(dǎo)致的病態(tài)問題.解決此問題可以通過對(duì)原始圖像和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)同時(shí)進(jìn)行正則化約束.為了在圖像復(fù)原過程......
關(guān)鍵詞圖像復(fù)原,維納濾波,點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),振鈴,邊緣提取 1. 引言隨著科技和多媒體...目前 的圖像復(fù)原及抑制振鈴方法有:基于邊緣分離的去振鈴復(fù)原,圖像去模糊正則化......
——確定性方法和正則化方法,確定性方法具有明確的濾波函數(shù),如非鄰域?yàn)V波法, 最近鄰域?yàn)V波法、維納濾波、最小二乘濾波等,其中維納濾波、最小二乘濾波的圖 像復(fù)原......
提出了經(jīng)典的維納濾波方法[3],其本質(zhì)是將去卷積濾 波器看成是逆濾波器和維納濾波器的級(jí)聯(lián),其圖像復(fù)原結(jié)果優(yōu)于逆濾波但低于有 約束的最小二乘法,即正則化方法......
采用 L1 范數(shù)對(duì)重構(gòu)圖像保真度進(jìn)行約束, 并利用全 變分正則化有效克服了重構(gòu)過程...是基于傅里葉變換的移位特性和維納濾波算法設(shè) 計(jì) [5], 其優(yōu)點(diǎn)是理論簡單、 ......
改進(jìn)的約束最 小二乘方法復(fù)原的圖像比平滑約束最小平方法復(fù)原的圖像具有更加突出的邊緣, 而且同樣具有更高的信噪比.適當(dāng)應(yīng)用該方法,能夠體現(xiàn)出維納濾波和平滑約束最......
有約束恢復(fù)_數(shù)學(xué)_自然科學(xué)_專業(yè)資料。§5.3.1 維納濾波()續(xù)1) 定義QT...
改進(jìn)維納濾波的復(fù)原原理, 算法具體 的實(shí)現(xiàn)步驟如下: ( 1 ) 創(chuàng)建模糊化的圖像...胡家升. 慣性約束聚變中環(huán)孔 J] . 光學(xué)學(xué) 編碼圖像恢復(fù)的改進(jìn)維納濾波方法[ ......
(二)維納濾波簡介 維納濾波器是以最小平方為最優(yōu)準(zhǔn)則的線性濾波器。 在一定的約束條件下, 其輸出與一 給定函數(shù)的差的平方達(dá)到最小, 通過數(shù)學(xué)運(yùn)算最終可變?yōu)橐?.....
維納濾波就是一種基于統(tǒng)計(jì)的濾波方 法:基于頻譜分析的方法, 利用噪聲往往在高頻段的特點(diǎn),通過頻譜變換后去 掉高頻信息而達(dá)到去噪 的目的;正則化方法,通過Tikhonov......
該文針對(duì)星載扇形旋轉(zhuǎn)掃描散射計(jì),將一種新的圖像重構(gòu)方法總變分正則化(total...此外, Spencer等人【2】利用維納濾波提高方位向分辨率, Early等人明 ......
一個(gè)是早期的經(jīng)典圖像 復(fù)原方法研究,另一個(gè)是現(xiàn)代的正則化圖像復(fù)原方法研究。主要的經(jīng)典圖像復(fù)原方 法有以下幾種:考慮最小均方差估計(jì)的維納濾波,均值濾波方法、逆......
基于 L2 范數(shù) 的單道維納濾波容易實(shí)現(xiàn),且速度快,但由于 L2 范數(shù)本身存在兩點(diǎn)...Radon 譜作為 先驗(yàn)信息能有效地改善反演解的傾向性,同時(shí)可以作為正則化算子來......
基于維納濾波的車輛運(yùn)動(dòng)圖像復(fù)原算法 LLL,MMM,NNN (西安郵電大學(xué) 通信與信息工程...確定性方法又可分為正則化圖像 [7-8] 復(fù)原方法 和基于偏微分方程的圖像復(fù)原......
(Regularized Backward Diffusion) ;從頻率域角度分析了逆 擴(kuò)散方程的正則化表達(dá)式和正則濾波之間的關(guān)系; 得出正則濾波器最佳截止頻率和反向擴(kuò)散 時(shí)間之間的關(guān)系, 為......
據(jù)此提出了一種基于馬爾可夫隨機(jī)場模型(MRF)的自適應(yīng)正則化濾波算法.該算法采用...
維納濾波與圖像去噪摘 要首先選取對(duì)圖像降噪比較有代表性的維納濾波,在加有高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘性噪 聲的圖像上進(jìn)行處理, 再將維納濾波與中值濾波和均值濾波......
噪聲濾波對(duì)保持星點(diǎn)的邊緣細(xì)節(jié)要求較高,本 文以塔基(Tukey)擴(kuò)散模型與改善的 PM(Perona-Malik)模型為基礎(chǔ),提 出了一種基于正則化影響函數(shù)擴(kuò)散模型的星圖噪聲濾波......
5.3.2 維納濾波方法把式(5-49)代人到式(5-45),并考慮到H也是循環(huán)矩陣,也可 以對(duì)角化,即可以寫成:H=WDW-1 ,代入式(5-46),得: 5.3.3 有約束最小......
數(shù)字圖像處理 第五章 圖像復(fù)原 圖像復(fù)原圖像退化模型 退化參數(shù)估計(jì) 逆濾波復(fù)原 維納濾波復(fù)原 約束最小平方濾波復(fù)原 等功率譜濾波復(fù)原 圖像幾何復(fù)原 圖像復(fù)原實(shí)際成像......
總結(jié)
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