您的位置: 专家智库 > >

杨农丰

作品数:2 被引量:14H指数:2
供职机构:西安邮电大学通信与信息工程学院更多>>
发文基金:陕西省教育厅科研计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

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篇图像
  • 2篇图像去噪
  • 2篇去噪
  • 2篇全变分
  • 2篇全变分模型
  • 2篇变分
  • 2篇变分模型
  • 1篇噪声
  • 1篇能量泛函
  • 1篇偏微分
  • 1篇偏微分方程
  • 1篇去噪方法
  • 1篇微分
  • 1篇微分方程
  • 1篇混合噪声
  • 1篇泛函

机构

  • 2篇西安邮电大学

作者

  • 2篇屈汉章
  • 2篇吴成茂
  • 2篇杨农丰

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇西安邮电学院...

年份

  • 2篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于变分模型的混合噪声去噪方法被引量:2
2013年
针对现有降噪方法仅满足单一噪声的去除需要,无法解决多种混合噪声的去噪问题的缺陷,提出一种加权混合噪声模型,建立其能量泛函表达式,利用变分法获得其欧拉-拉格朗日方程并给出其显式差分数值解法。通过对显式差分数值方法进行改进,不仅可以提高该模型数值算法的速度和稳定性,而且可以在一定程度上避免降噪后图像的阶梯效应。实验结果表明,加权混合噪声去噪算法在去除混合噪声的同时更好地保留了图像的细节信息,其降噪性能相比现有方法能够有一定程度的改善。
杨农丰吴成茂屈汉章
关键词:图像去噪全变分模型
基于偏微分方程的混合噪声去噪研究被引量:12
2013年
针对目前图像去噪方法存在的主要缺陷是仅适用于单一噪声的滤除,无法解决图像混合噪声去噪的问题,提出一种加权混合噪声模型,建立其能量泛函表达式,利用变分法获得其欧拉—拉格朗日方程并给出其显式差分迭代求解算法。通过对其数值算法的改进,不仅提高了该模型数值算法的速度和稳定性,而且在一定程度上避免了降噪后图像的阶梯效应。仿真实验表明,加权混合噪声去噪算法在去除混合噪声的同时更好地保留了图像的细节信息,其降噪性能相比现有方法有一定程度的改善。
杨农丰吴成茂屈汉章
关键词:图像去噪全变分模型能量泛函
共1页<1>
聚类工具0