您的位置: 专家智库 > >

刘新艳

作品数:3 被引量:19H指数:2
供职机构:河北工业大学电子信息工程学院更多>>
发文基金:河北省自然科学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文化科学电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇去噪
  • 1篇凸优化
  • 1篇图像
  • 1篇图像去噪
  • 1篇去噪方法
  • 1篇矩阵
  • 1篇拉格朗日乘子
  • 1篇范数
  • 1篇非精确
  • 1篇乘子
  • 1篇F

机构

  • 2篇河北工业大学

作者

  • 2篇马杰
  • 2篇刘新艳
  • 1篇胡钊政
  • 1篇张婷婷
  • 1篇张小美

传媒

  • 1篇光电子.激光
  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2014
3 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
联合矩阵F范数的低秩图像去噪被引量:7
2014年
目的低秩矩阵恢复是通过最小化矩阵核范数来获得低秩解,然而待恢复低秩矩阵相关性低的要求往往会导致求解不稳定的情况。方法针对该问题,研究一种基于变量分裂的低秩图像恢复去噪算法,引入待恢复矩阵的Frobenius范数作为新正则项,与原有低秩矩阵的核范数组成联合正则化项,对问题进行凸松弛后,采用变量分裂的增广拉格朗日乘子法求解。结果为考察方法的稳定性和去噪能力,选取了不同参数类型的加噪图像进行仿真,并结合恢复时间、信噪比、差错率等评价标准与现有低秩矩阵恢复算法进行对比。结论实验结果表明增加Frobenius范数的低秩矩阵恢复模型在保持原有低秩稀疏恢复的前提下,具有良好的去噪性能,对相关性强的低秩图像恢复结果稳定性好,获得了更高的信噪比。
刘新艳马杰张小美胡钊政
关键词:凸优化
低秩遮挡图像去噪方法被引量:10
2015年
为获得清晰的低秩图像,提出一种将低秩矩阵填充(LRMC)与低秩矩阵恢复(LRMR)联合的新模型,基于非精确增广拉格朗日乘子(IALM)法进行求解,运用LRMC去除遮挡并填充缺失部分,再利用LRMR去除噪声,得到完整的图像。以恢复时间、信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、差错率(err)等做评价标准,对3幅受噪声污染的图像的恢复结果表明,本文提出的联合LRMC与LRMR的新模型,既能去除遮挡又能够填充图像的缺失部分,能够达到理想的恢复效果。
张婷婷马杰刘新艳葛岭岭
共1页<1>
聚类工具0