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图像分解

图像分解就是把原始图像分解成两部分,结构和纹理。把原始图像f看成两部分,即f=u+v。u是结构部分,也就是这个图像中较大尺度的对象;v是纹理部分,是包含细小的尺度的细节,这些细节通常具有周期性和振荡性。

图像分解基本信息

图像分解算法

基于范数

这类方法通过定义

所属函数空间的范数,再求解一个最优化问题达到
的分离。

基于稀疏表示

这类方法的核心思想是建立卡通信号字典和纹理信号字典,通过稀疏编码(sparse coding)过程把图像分解到这两个字典上。

基于算子信号

然而,以上分解算法的求解过程复杂且不易对图像作更精细的层级分解。近年Peng和Hwang提出一种基于算子的信号分解算法,该方法可以将1维信号中的局部窄带的成分分解到算子的零空间,这种局部窄带信号成分完全由该算子所刻画。

分解模型为:

式中,

为1维信号,每个局部窄带信号成分
都由奇异线性算子
所刻画,
为剩余信号。

基于算子的信号分解方法可以有效地把1维信号分解到两类奇异线性算子的零空间,这种分解方法可以有效地应用到2维图像信号的卡通纹理分解,使分解得到纹理成分得到具体算子的刻画,这是从算子的思想角度对图像中所包含成分的一种新认识,为更好地认识图像(主要对纹理成分的认识)提供了一条新思路。为了把图像转变为1维信号,采用对图像分块处理的方法,将图像块系列化为1维信号,并结合卡通纹理图像的一般特点,用局部全变差变化率作为自适应参数选择的依据,对图像块进行分解,最后综合各图像块的分解结果得到整个图像的分解结果,为了一定程度克服块效应,采取了块间重叠的措施。同时,把自适应参数当成尺度因子,层级调整尺度因子,反复对剩余信号分解,最后实现了图像的层级分解,对具体图像分解验证了算法的有效性 。

多尺度图像

多尺度多分辨是人类视觉高效、准确工作的重要特征之一。自然产生的图像大多包含大量不同尺度的信息,这些信息在一幅图像中同时出现。而对图像的应用研究往往仅限于某一尺度或某些尺度上的现象,或者只需要某些尺度的信息:其它尺度的信息往往会对处理结果有不良影响,或者增大了处理的难度和复杂性。所以把图像信息按尺度进行分离十分必要。多尺度图像分解可以消除其他无用尺度信息对处理结果的影响,也简化了处理的难度和复杂性:也是图像目标识别和边缘检测等处理过程的预处理方法之一。

经验模分解方法是一种适用于非静态和非线性数据的分解方法,该方法是直接的、后验的和自适应的,该种分解具有完备性和准正交性 。

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图像分解造价信息

  • 市场价
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分解

  • 品种:分解酶;系列:除甲醛剂;
  • 美博士
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  • 重庆犇年商贸有限公司
  • 2022-12-07
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分解甲醛板

  • 品种:分解甲醛板;规格(mm):2400×1200×9.5;厚度(mm):9.5;
  • 新润鑫林
  • 13%
  • 乌鲁木齐新润鑫林装饰材料有限公司
  • 2022-12-07
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分解甲醛板

  • 品种:分解甲醛板;规格(mm):2400×1200×12;厚度(mm):12;
  • 新润鑫林
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  • 乌鲁木齐新润鑫林装饰材料有限公司
  • 2022-12-07
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文字图像丝印

  • 文字图像丝印在不锈钢板面,中文字高度为5cm
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  • 中山市东升镇安达装饰工程部
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分解甲醛板

  • 品种:分解甲醛板;规格(mm):3000×1200×12;厚度(mm):12;
  • 新润鑫林
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  • 乌鲁木齐新润鑫林装饰材料有限公司
  • 2022-12-07
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图像传输跳线

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  • 16根
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  • 不含税费 | 含运费
  • 2022-06-17
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图像控制器

  • 图像控制器
  • 1个
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  • 不含税费 | 含运费
  • 2016-06-23
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图像拍摄像机

  • 图像拍摄像机
  • 4套
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  • 2022-11-21
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图像监控软件

  • 图像监控软件
  • 1套
  • 1
  • 中高档
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单路图像捕捉卡

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  • 6185张
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  • 2015-09-09
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图像分解图像修复技术

图像可以分解为结构和纹理2大部分,其中的结构信息体现的是图像的整体框架,包含图像的边缘等重要的描述信息,而纹理信息体现的是图像框架中的细节部分。

TV模型容易在各向异性扩散的过程中,将平滑区域噪声作为边缘而产生阶梯效应,而分解出来的结构图像,去除了图像的噪声。因此,对图像的结构部分使用基于TV模型图像修复,就能避免噪声干扰引入的阶梯效应,但是此时还存在一个问题,利用结构图像进行TV模型的扩散修复,仅能避免原来图像中噪声对图像造成的阶梯效应,而对于图像中的边缘部分图像梯度变化大的地方即图像的特征点,如还沿着梯度的垂直方向扩散,则必然会造成图像特征点的迷糊化,因此,为保证图像的特征点的保持,必须在修复过程中将图像的特征点提取出,保证对特征点不沿着图像的梯度正交方向扩散。

在图像的结构部分采用以下的修复方程:

该修复方程利用图像分解技术提取图像结构部分,避免了原始TV模型容易引入的阶梯效应,防止修复结果出现假边缘,同时,对于图像中存在的特征点能很好地实现保留。

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图像分解基本概念

将图像分解成有效的几个部分的这一技术在图像处理的领域是很重要并且具有挑战性的逆问题。这种分解的大概思想就是把原始图像f看成两部分,即

是结构部分,也就是这个图像中较大尺度的对象;
是纹理部分,是包含细小的尺度的细节,这些细节通常具有周期性和振荡性。然而,对于结构和纹理的定义是不明确的,因为它很大程度上取决于图像内容的尺度。也就是说,在一个图像中的结构部分也可以在与之相比结构部分尺度更大的图像中被认为是纹理部分。图像的分解方法好比是一个筛子,图像中结构纹理的分解就靠分解方法来筛滤 。

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图像分解常见问题

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图像分解模型分析

ROF模型

Rudin,Osher和Fatemi三人在研究中于1992年提出了著名的ROF模型,此模型是利用BV空间(有界变差函数空间)来刻画图像,即最小化全变分范数模型。这个模型能够在分离出大多数噪音的同时能够较好地保持图像边缘。这个模型将图像

分解成
两部分。
是属于BV空间,
属于
空间。ROF模型依靠BV空间函数允许存在跳跃尖端这一最大特点,能够使图像边缘得到较好的保持。

TV-G模型

这个模型可以同时将图像分解为

和v的模型。将图像定义为
,并且图像是由具有同特征的两部分组成,则图像表达为
。这里的
与ROF模型中和的含义一样。

VO模型

VO模型是基于偏微分方程,计算起来又快又简单,可做到纹理的显式表达,从而能较好地从中同时提取纹理和卡通部分,为纹理分割及纹理识别的顺利进行提供条件 。

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图像分解文献

分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示 分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示

分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示

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大小:291KB

页数: 1页

分级(BV,W-1,∞)分解的多尺度图像表示

《选择图像》教学设计 《选择图像》教学设计

《选择图像》教学设计

格式:pdf

大小:291KB

页数: 12页

--------------------------------- 精选公文范文 -------------------------- ---------------- 精选公文范文 ---------------- 1 《选择图像》教学设 计 各位读友大家好,此文档由网络收集而来,欢迎您下载,谢谢 《选择图像》教学设计 学情分析 学生在学习第一节的内容已经尝试 感受到 Photoshop的神奇功能。学习兴趣 浓厚,渴望探索与自由创作。 Ps的选择工具非常丰富,各个工具 都有自己的特点, 适合不同的选择对象。 掌握各种选择工具的使用方法是通向高 级应用的关键。 1、用选框工具选择图像; 2、用磁性套索工具选择图像; 3、用魔棒工具选择图像; 4、综合应用各种选择工具选择复杂 区域。 重 点 用选框工具选择图像; --------------------------------- 精选

矩阵分解QR分解

QR分解法是将矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三角形矩阵,所以称为QR分解法,与此正规正交矩阵的通用符号Q有关。

MATLAB以qr函数来执行QR分解法, 其语法为[Q,R]=qr(A)。

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资源分解结构分解结构

当一个项目的组织分解结构将项目的工作分别分配给了项目团队或项目组织的某个群体或个人以后,项目管理还需要适用这种项目分解结构去说明在实施这些工作中有权得到资源的情况以及项目资源的整体分配情况。

项目活动的资源分解结构可以用表1所示的资源矩阵来描述。

工作

资源需求量

相关说明

资源1

资源2

资源3

资源4

活动一

活动二

活动三

活动四

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组织分解结构分解方法

组织分解结构的分解方法与WBS类似。二者的区别在于,前者不是按照项目可交付成果的分解而组织的,而是按照组织内现有的部门、单位和团队而组织的,把项目活动和工作分列在现有各部门下。这样,相关部门只需找到自己在其中的位置,就可洞悉承担的所有职责。2100433B

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