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matlab图像去噪算法设计
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&详细说明：全变差图像去噪，用的分裂Bregman迭代算法，分别用到了L1,、L2、和Lp范数来做的，其中在L1模型中还用到了高斯赛德尔迭代和收缩算子，-Total variation image denoising, with split Bregman iterative algorithm, respectively, used in the L1,, L2, and Lp norm to do, which is also used in the L1 model iterations and high Sisaideer contraction operator
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&&闫丽娜&&......\L1,L2,Lp完全版psnr&&......\..................\PSNR.m&&......\..................\SplitAnisotropic2.asv&&......\..................\SplitAnisotropic2.m&&......\..................\SplitIsotropic2.asv&&......\..................\SplitIsotropic2.m&&......\..................\SplitP2.asv&&......\..................\SplitP2.m&&......\..................\g.m&&......\..................\imagetest.asv&&......\..................\imagetest.m&&......\..................\lena.bmp&&......\..................\myshrink.m&&......\最后论文完结版.doc&&......\演示文稿1.ppt
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基于Wasserstein距离和分裂Bregman方法的图像分割算法
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基于Wasserstein距离和分裂Bregman方法的图像分割算法
官方公共微信分裂Bregman方法及其在图像处理中的应用--《吉林大学》2009年硕士论文
分裂Bregman方法及其在图像处理中的应用
【摘要】：
本文主要综述了图像复原及图像分割中的分裂Bregman方法,并将其应用到几个图像处理的变分模型中去.图像处理是当今计算机科学界最重要的应用之一,它引起了众多数学工作者的注意.利用变分/PDE方法进行图像处理是目前最有效的方法之一,而分裂Bregman方法是近年来发展起来的求解变分模型的行之有效的方法.
本文首先梳理了分裂Bregman方法与已有模型和算法的传承关系,给出了该方法细致的介绍;其次,把它应用在三个图像去噪模型和一个图像分割的变分模型中.
一方面,我们详细介绍了一类源自工程、计算机和图像科学中的一类L_1正则化问题的求解方法.尤其详细综述了在2008年由Tom Goldstein首次提出的分裂Bregman方法.该方法的求解快速的特点很快吸引了若干后续研究,这些研究不仅理论上考察了与已优化方法的关系,而且应用上涉及了图像复原和图像分割等几个低层图像处理中的重要方面.
另一方面我们把分裂Bregman方法应用到加权ROF模型、高阶去噪模型、矢量图像ROF去噪模型和加权GCS模型中,给出了详细的算法描述.拓展了分裂Bregman方法的使用范围.对分裂Bregman方法的并行化分析则会进一步扩大它的使用范围.最后针对和已有算法的比较实验.验证了分裂Bregman方法的有效性和高效性.
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2009【分类号】：TP391.41【目录】：
第1章 绪论6-9
第2章 图像复原和分割的经典工作回顾9-21
2.1 图像复原9-15
2.1.1 传统的图像复原方法9-11
2.1.2 L_1正则化去噪模型11-15
2.2 图像分割15-21
2.2.1 基于区域的图像分割16-17
2.2.2 基于边缘的图像分割17
2.2.3 基于纹理分析的图像分割17-18
2.2.4 变分/PDE方法18-21
第3章 分裂Bregman方法21-31
3.1 符号说明21-22
3.2 最优性条件22
3.3 Bregman距离22-23
3.4 Bregman迭代23-25
3.5 分裂Bregman方法25-27
3.6 分裂Bregman方法和增广拉格朗日方法的关系27-29
3.7 分裂Bregman方法的并行化29-31
第4章 分裂Bregman方法的应用31-42
4.1 加权ROF去噪模型31-33
4.2 二阶去噪模型33-35
4.3 矢量图像的TV复原35-36
4.4 加权GCS模型36-38
4.5 数值结果38-42
第5章 结束语42-43
参考文献43-47
中文摘要70-72
English Abstract72-74
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支持CAJ、PDF文件格式
【引证文献】
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