马少贤
- 作品数：3 被引量：20H指数：1
- 供职机构：解放军信息工程大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于四阶偏微分方程的盲图像恢复模型被引量：20
- 2010年
- 由于全变分(total variation,TV)正则化方法能够很好地保持边界,因而在图像去噪和恢复中得到广泛的应用,但其一个显著的缺点就是会在恢复出来的图像中产生阶梯效应。针对此问题给出了一种基于四阶偏微分方程(PDE)的盲图像恢复模型,该模型在Chan和Wong的全变分模型的基础上,用四阶范数来代替TV范数,构造了一种新的能量泛函,消除了全变分正则化方法所产生的阶梯效应。实验结果表明,该模型能取得较好的图像恢复效果。
- 马少贤江成顺
- 关键词：图像盲恢复四阶偏微分方程
- 数字图像的非线性混合异性扩散恢复算法
- 文中提出了一个基于非线性混合异性扩散方程和全变分方法的图像恢复模型。该模型通过引进非线性混合异性扩散方程的扩散项,将非线性扩散方程与全变分方法有机结合起来。实验表明该模型不但能够提高去噪性能,而且可增强边缘并保持边缘的位...
- 马少贤江成顺
- 关键词：图像恢复全变分
- 文献传递
- 基于AOS格式的水平集快速分割模型
- 2008年
- 针对C-V图像分割模型提出了一种快速分割模型。首先引入一种新的内部能量函数,即以水平集函数与距离函数的偏差作为能量函数,无需重初始化水平集函数,且初始水平集函数可以用一般的分段函数来定义,节省了初始化和重初始化过程所消耗的时间。其次计算格式采用AOS格式,该差分格式无条件稳定。实验结果表明了该分割模型的有效性。
- 马少贤刘如玉江成顺
- 关键词：C-V模型水平集
