自适应的总变分算法-在图像去模糊中的应用

为了解决传统分簇路由协议中存在的能耗开销不均衡和簇头选举不合理的问题,提出了一种基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的WSN负载均衡分簇路由协议。首先,Sink节点收集各子区域的节点位置信息,并行运行模

针对低比特MPEG图像序列出现的压缩痕迹，提出一种后处理正则化方法进行MPEG解码。首先由自适应量化得到一个原始视频DCT系数的量化区间，重建的视频序列投影到此区间内，视频是连续的静止图像，得到耦合时

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根据微钻头检测的要求,提出了基于混合变异神经网络模糊自适应粒子群优化拟合微钻头特征曲线的新方法。实验中所设计的神经网络与需要拟合的方程相一致,在神经网络训练以及粒子个体的每一次迭代之后,对所得到的神经

在本文中,我们提出了一种基于估计的模糊图的单图像去模糊算法,以消除空间变化的散焦模糊。 首先,我们利用边缘信息和K个最近邻(KNN)消光插值法从单个图像估计模糊图。 其次,根据局部区域和图像轮廓的模糊

在实际应用中,模糊图像清晰化处理难以在空域实现,为此需对图像进行频域转换,在频域中实现图像去模糊。采用FPGA开发平台“硬件”实现图像处理,实时性强,但消耗资源过多,执行效率低。针对此问题,提出了一种

针对现有的Retinex算法不能自动调节参数,提出一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法。该算法首先利用主成份分析和Canny边缘检测算法分别进行噪声估计和边缘强度估计;然后通过线性相关运算计算

提出了一种基于DCT变换的数字水印算法,该方法能够自适应地选取水印嵌入位置,依据人类视觉特性,合理地分配不同嵌入位置处嵌入的水印强度。另外,结合混沌序列和置乱技术,增强了水印的抗攻击能力。经实验验证,

Research on Content-based Adaptive Image Retrieval Algorithm

图像分割方法研究模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用