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文檔簡介
1、核回歸分析是傳統(tǒng)回歸分析的最新發(fā)展,在圖像去噪、數(shù)據(jù)挖掘、超分辨率分析等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。非局部方法是當(dāng)前熱門的圖像處理方法,它在計算權(quán)重時考慮圖像的全局特征,處理效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其他方法,缺點是計算量大。本文以自然國家科學(xué)基金項目為背景,結(jié)合核回歸算法的局部性與非局部算法的全局性,將其應(yīng)用于圖像去噪中,得到了較好的處理效果。
本文首先介紹了圖像處理的基本概念以及常見的噪聲模型,回顧了傳統(tǒng)的圖像去噪方法,分析了傳統(tǒng)去噪方法
2、的不足,這些方法都是基于特定的模型結(jié)構(gòu),由于模型已定,這就限制了它們的應(yīng)用領(lǐng)域,核回歸方法很好的改善了以往去噪方法的這些不足,缺點是在去噪時沒有考慮圖像的灰度信息,本文通過引入局部方向信息來對經(jīng)典核回歸進(jìn)行改進(jìn)。
核回歸方法在計算權(quán)重時僅分析臨近區(qū)域的像素,實際上相距較遠(yuǎn)的區(qū)域也可能具有一定的相似特征,因此核回歸方法具有一定的局限性。本文描述的非局部去噪方法很好的利用了圖像的全局特征,對于具有相似紋理的圖像,該方法的處理效
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