张菊
- 作品数：4 被引量：11H指数：3
- 供职机构：四川大学电子信息学院图像信息研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于最小二乘准则的模糊估计和图像复原被引量：3
- 2008年
- 在计算光学显微成像技术中,点扩展函数往往是未知的,且不易获取,从而给图像复原带来很大困难。基于最小二乘准则和最优化理论,提出了利用变尺度法的三维点扩展函数参数估计算法;针对传统EM算法存在复原效果细节丢失严重等问题,提出最小二乘共轭梯度三维图像复原算法。算法在点扩展函数参数估计和求解真实图像之间进行交替迭代,从而得到图像的最优估计。实验表明,新算法在较短时间内,能够较准确地估计出点扩展函数参数,并得到较好的复原结果。
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- 关键词：最小二乘图像复原
- 基于各向异性Markov随机场的三维显微图像复原被引量：3
- 2008年
- 提出了基于小波域各向异性马尔可夫随机场模型的三维显微图像复原算法。根据小波变换后各个子带内小波系数的方向性,以各向异性马尔可夫随机场模型作为小波系数的先验概率模型进行正则化处理,正则化比例系数采用自适应调整方法;考虑到噪声的影响,算法在每一步迭代求解过程中对估计出的图像进行去噪处理。实验结果表明,该算法能够有效地保留图像边缘等细节信息,去除层间干扰并抑制噪声。当算法收敛到全局最优时,正则化比例系数也达到了最优选择。与最小二乘共轭梯度法相比,信噪比和峰值信噪比均提高了1 dB以上。
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- 关键词：图像复原小波变换
- 小波变换在三维EM图像复原中的应用被引量：1
- 2010年
- 提出了一种新的基于小波变换的三维EM(Expectation Maximum)图像复原算法,并将该算法用于显微光学切片的图像复原中。该算法分别在傅里叶域和小波域内交替进行,在傅里叶域进行解卷积,在小波域进行去噪。实验表明,通过对参数的合理选取,可很好地对三维图像进行复原。同时和已有的调整EM图像复原算法相比,迭代的次数少,效率明显提高。
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- 关键词：图像复原小波变换EM算法
- 基于Markov随机场的自适应正则化三维显微图像复原被引量：4
- 2008年
- 提出了基于马尔可夫随机场模型的正则化因子自适应调整三维显微图像复原算法,并用模拟序列样本和真实生物样本进行了实验.为了保持复原图像的边缘等细节信息,以Markov随机场模型作为图像的先验概率模型,对代价函数添加边缘约束惩罚项.其中,正则化因子在迭代过程中自适应地进行更新.实验结果表明此算法在对原始图像进行估计的同时,能够有效地保留图像的边缘等细节信息.而EM算法虽然能够有效地去除层间干扰,却丢失了大量的细节信息.
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- 关键词：图像复原MARKOV随机场
