已閱讀1頁，還剩37頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、圖像恢復(fù)是圖像處理的一個重要分支，它屬于反問題的研究領(lǐng)域，可以利用正則化和最優(yōu)化方法去解決，這兩種方法相結(jié)合在圖像恢復(fù)中有很廣泛的應(yīng)用．本論文主要針對圖像恢復(fù)問題，提出一種新的模型和正則化積極集法，并利用該方法對灰度圖像進(jìn)行數(shù)值實驗，驗證了該方法的有效性和可靠性． 本文共分為四章． 第一章引入了反問題的概念，介紹了第一類算子方程的知識和不適定性的概念，以及不適定性的特點． 第二章主要介紹反演問題的正則化方法和最優(yōu)
2、化方法．第一節(jié)簡單介紹了選擇法和擬解法，然后引入Tikhonov正則化方法．對于lp和Lp的概念和相關(guān)知識也有簡單的介紹．第二節(jié)概述了一些常見的最優(yōu)化方法，包括梯度型方法和牛頓型方法． 第三章主要介紹了圖像恢復(fù)的知識和本文的主要工作，本文針對前人的正則化模型進(jìn)行了改進(jìn)，并將像素值為非負(fù)的約束考慮到約束中，然后將一般的lp-lq問題化為一個約束二次規(guī)劃問題，然后再利用積極集法求解這個問題．為了驗證模型和算法的有效性，我們對模擬加噪
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 最優(yōu)化方法及其在投資組合中的應(yīng)用.pdf
- 不適定問題的求解及其在圖像恢復(fù)中的應(yīng)用.pdf
- 圖像稀疏表示模型及其在圖像處理反問題中的應(yīng)用.pdf
- 最優(yōu)化方法在交通工程中的應(yīng)用研究.pdf
- 正則化方法在圖像恢復(fù)中的應(yīng)用研究.pdf
- 自適應(yīng)網(wǎng)格方法在Stokes問題形狀最優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf
- 圖像處理中反問題的數(shù)值計算方法.pdf
- 圖像顏色量化模型優(yōu)化方法及其在裂紋圖像中的應(yīng)用.pdf
- 信息稀疏表示算法及其在圖像恢復(fù)中應(yīng)用的研究.pdf
- 鄰近點算法及其在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用.pdf
- hopfield網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)及其在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用
- 廣義凸性及其在最優(yōu)化問題中的應(yīng)用.pdf
- 遺傳算法的早熟現(xiàn)象研究及其在圖像恢復(fù)中的應(yīng)用.pdf
- 模糊遺傳算法及其在圖像恢復(fù)中的應(yīng)用.pdf
- 圖像恢復(fù)問題中的優(yōu)化算法研究.pdf
- 分組測試的最優(yōu)化方法及其應(yīng)用.pdf
- 求解導(dǎo)熱反問題的非迭代方法及其應(yīng)用.pdf
- 變指數(shù)泛函在圖像反問題中的應(yīng)用研究.pdf
- 最優(yōu)化在物流問題中的應(yīng)用研究.pdf
- 最優(yōu)化理論與方法在投資決策中的應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論