图像复原 复原的代数方法 交互式复原

简单的数据恢复原理和方法 希望大家参考 参考

介绍了超分辨率复原方法的概念和理论基础,重点总结了一些常用的超分辨率复原理论的国内外研究现状,并对它们的理论依据、优缺点和适用范围进行了详尽分析,对超分辨率复原理论的应用领域进行了介绍。超分辨率复原方

雨天气条件下图像复原方法研究

SAR+图像杂波抑制与复原方法研究

针对BP神经网络复原图像的效果很大程度受初始权值和阈值的影响,提出一种基于思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm, MEA)优化的BP神经网络方法。思维进化算法有极强的全

如果观测图像同时受到两种模糊的影响而退化，则作用于图像整个退化过程的降质函数难以确定，而适用于降质函数未知的盲目去卷积等方法有其局限性。针对这种双重模糊情况，提出一种基于插值分析的分层复原方法，该方法

为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题，探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子，使样本的隶属关系不只受距离的影响，而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验，证明该

摘要：图像复原的主要目的是改善图像质量。本文主要阐述了噪声图像的复原方法。首先介绍了图像中噪声的产生及与图像信号相关的噪声的分类，然后分别讨论了用于图像复原的均值滤波、中值滤波、自适应维纳滤波、形态学

面向图像复原问题， 提出一种非局部的全变差图像复原方法。该方法将传统的全变差模型拓展为非 局部变差模型， 充分利用非局部子块对结构的保持作用， 进一步提高复原图像的质量． 此外， 为了解决上述的

APEX方法是一种非迭代式的点扩展函数(PSF)估计方法, 适用于实时性要求较高的场合, 但其估计出的PSF在有限支持域内不能保证退化过程能量守恒。在APEX方法的基础上, 针对光电图像的退化特征,