Главная » Просмотр файлов » Удаление шума из изображения с использованием разреженного представления

Удаление шума из изображения с использованием разреженного представления (1187432), страница 4

Файл №1187432 Удаление шума из изображения с использованием разреженного представления (Удаление шума из изображения с использованием разреженного представления) 4 страницаУдаление шума из изображения с использованием разреженного представления (1187432) страница 42020-09-11СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Ïðåäñòàâëÿåòñÿ áîëåå åñòåñòâåííûì îáðàòíûéïîðÿäîê ãåíåðàöèè, êîòîðûé è èñïîëüçóåòñÿ â ïðåäëîæåííîé âåðîÿòíîñòíîé ìîäåëè.Ñðàâíèì äàëåå ïðåäëîæåííûé ìåòîä ñ ìåòîäîì CSR è ìåòîäîì K-SVD íà ïàðåèçîáðàæåíèé ñî ñòàíäàðòíûì îòêëîíåíèåì øóìàσ = 20èσ = 30(ñì. ðèñ.23).Çíà÷åíèÿ ñîîòíîøåíèÿ PSNR äëÿ âñåõ òðåõ ìåòîäîâ ïðèâåäåíî â òàáë. 1.Òàáëèöà 1: Ñðàâíåíèå ïî PSNR ïðåäëîæåííîãî ìåòîäà óäàëåíèÿ øóìà ñ ìåòîäàìèCSR è K-SVDσ = 20σ = 30K-SVDCSRÏðåäëîæåííûé ìåòîä31.6331.7831.7929.7929.7329.75Èç òàáë. 1 çàêëþ÷àåì, ÷òî ïðåäëîæåííûé ìåòîä èìååò ñõîäíîå êà÷åñòâî óäàëåíèÿ øóìà ïî îòíîøåíèþ ê ìåòîäó CSR, à ïîòîìó ïðåäñòàâëÿåòñÿ ïåðñïåêòèâíûìäëÿ ðåøåíèÿ çàäà÷è óäàëåíèÿ øóìà.

 äàëüíåéøåì â ðàìêàõ ïðåäëîæåííîé ñòàòèñòè÷åñêîé ìîäåëè ïëàíèðóåòñÿ èçó÷èòü äðóãèå àïðèîðíûå ðàñïðåäåëåíèÿ, êîòîðûåèìåþò áîëåå ñèëüíûå ñâîéñòâà ïîîùðåíèÿ ðàçðåæåííîñòè, íàïðèìåð, ðàñïðåäåëåíèåÄèðèõëå [19,21]. Îòìåòèì, îäíàêî, ÷òî èñïîëüçîâàíèå ðàñïðåäåëåíèÿ Äèðèõëå ìîæåòñäåëàòü îïòèìèçàöèîííóþ çàäà÷ó íåâûïóêëîé, ÷òî çàòðóäíÿåò ïîèñê åå ðåøåíèÿ [20].6Âûâîäû íàñòîÿùåé äèïëîìíîé ðàáîòå áûëè èññëåäîâàíû è àïðîáèðîâàíû ìåòîäû óäàëåíèÿøóìà èç èçîáðàæåíèÿ ñ èñïîëüçîâàíèåì ðàçðåæåííîãî ïðåäñòàâëåíèÿ. Áûëà ïîêàçàíà ýâîëþöèÿ äàííûõ ìåòîäîâ îò ãëîáàëüíîãî ïîðîãîâîãî àëãîðèòìà (4) äî ñîâðåìåííûõ ìåòîäîâ, îñíîâàííûõ íà îáó÷åíèè ñëîâàðÿ (4.2) è êëàñòåðèçàöèè ïîõîæèõïàò÷åé èçîáðàæåíèÿ (17). Ìåòîäû áûëè àïðîáèðîâàíû íà èçîáðàæåíèÿõ ñ äîáàâëåííûì ñèíòåòè÷åñêè øóìîì; ñðàâíèâàëîñü èõ êà÷åñòâî.

Òàêæå, áûëà ïðîâåäåíà ñåðèÿýêñïåðèìåíòîâ íà ðåàëüíûõ èçîáðàæåíèÿõ, ïîëó÷åííûõ ñ òðàíñìèññèîííîãî ýëåêòðîííîãî ìèêðîñêîïà, è íà îáû÷íûõ íå÷åòêèõ ôîòîãðàôèÿõ. Ïðèâåäåííûå èññëåäîâàíèÿ ÿâëÿþòñÿ äîâîëüíî ïîëíûìè â äàííîé òåìàòèêå, è ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíûäëÿ äàëüíåéøåãî óëó÷øåíèÿ êà÷åñòâà óäàëåíèÿ øóìà ñ èñïîëüçîâàíèåì ðàçðåæåííîãî ïðåäñòàâëåíèÿ.Ñòàíäàðòíî, ïîèñê ðàçðåæåííîãî ïðåäñòàâëåíèÿ îñíîâûâàåòñÿ íà ðåøåíèè çàäà÷è îïòèìèçàöèè ñ ýìïèðè÷åñêèìè, ëèáî ýâðèñòè÷åñêèìè îãðàíè÷åíèÿìè. Ïîñòàíîâêà18(à) Èçîáðàæåíèå ñ óäàëåííûì øóìîì, KSVD(á) Èçîáðàæåíèå ñ óäàëåííûì øóìîì, CSR(â) Èçîáðàæåíèå ñ óäàëåííûì øóìîì, ïðåäëîæåííûé ìåòîäÐèñ. 23: Ñðàâíåíèå ïðåäëîæåííîãî ìåòîäà ñ ìåòîäàìè K-SVD è CSR íà èçîáðàæåíèèñσ = 20.19çàäà÷è ðàçëè÷àåòñÿ îò ìåòîäà ê ìåòîäó ïî èñïîëüçóåìûì ïðè îïòèìèçàöèè îãðàíè÷åíèÿì, è ïîýòîìó îíà îñíîâàíà íà íàáëþäàåìûõ ñâîéñòâàõ èçîáðàæåíèé.

Òàêîé ïîäõîä ÿâëÿåòñÿ åñòåñòâåííûì, îäíàêî îí ïëîõî îáîñíîâàí è áûëî íåîáõîäèìî âûÿñíèòüïðåäïîñûëêè ê èñïîëüçîâàíèþ ýòèõ ýìïèðè÷åñêèõ îãðàíè÷åíèé îïòèìèçàöèé. ìàãèñòåðñêîé ðàáîòå áûëà ïîñòðîåíà áàéåñîâñêàÿ ñõåìà, êîòîðàÿ ïðèâîäèò êôîðìóëèðîâêå çàäà÷ îïòèìèçàöèè ÷åðåç ìàêñèìóì àïîñòåðèîðíîé âåðîÿòíîñòè. Óêàçàííàÿ ñõåìà ïîçâîëÿåò äàòü èíòåðïðåòàöèþ èçâåñòíûõ ìåòîäîâ ñ òî÷êè çðåíèÿ ñòàòèñòè÷åñêèõ ìîäåëåé è ïðåäëàãàòü íîâûå ôîðìóëèðîâêè îïòèìèçàöèîííûõ çàäà÷,îñíîâûâàÿñü íà ÿñíûõ ìàòåìàòè÷åñêèõ ïðåäïîëîæåíèÿõ î ðàñïðåäåëåíèÿõ ñëó÷àéíûõ âåëè÷èí. Îïèñàííàÿ ñõåìà áûëà ïðèìåíåíà äëÿ íàèáîëåå ïðîäâèíóòîãî ìåòîäà,ïîçâîëèëà îáîñíîâàòü íåêîòîðûå åãî íåòî÷íîñòè, è äàæå ïðåäëîæèòü íîâóþ ôîðìóëèðîâêó çàäà÷è îïòèìèçàöèè äëÿ ýòîãî ìåòîäà.Ïðåäëîæåííàÿ ñõåìà ìîæåò áûòü èñïîëüçîâàíà â äàëüíåéøåé ðàáîòå ñ ðàçðåæåííûìè ïðåäñòàâëåíèÿìè, è ìîæåò áûòü ïðèìåíåíà íå òîëüêî äëÿ óäàëåíèÿ øóìà, íîè â äðóãèõ îáëàñòÿõ, ñâÿçàííûõ ñ àíàëèçîì èçîáðàæåíèé: âîññòàíîâëåíèå ïèêñåëåé,ïîâûøåíèå ðàçðåøåíèÿ è ñêàëèðîâàíèå.20Ñïèñîê ëèòåðàòóðû[1] Êîëäàåâà Ì. Óäàëåíèå øóìà èç èçîáðàæåíèÿ ñ èñïîëüçîâàíèåì ðàçðåæåííîãîïðåäñòàâëåíèÿ.

//Ñáîðíèê òåçèñîâ 56-é íàó÷íîé êîíôåðåíöèè ÌÔÒÈ, ñåêöèÿèíôîðìàòèêà - 2013.[2] Êîëäàåâà Ì. Óäàëåíèå øóìà èç èçîáðàæåíèÿ ñ èñïîëüçîâàíèåì ðàçðåæåííîãîïðåäñòàâëåíèÿ. Ìåòîäû, îñíîâàííûå íà îáó÷åíèè ñëîâàðÿ. //Ñáîðíèê òåçèñîâ57-é íàó÷íîé êîíôåðåíöèè ÌÔÒÈ, ñåêöèÿ èíôîðìàòèêà - 2014.[3] Elad M. Sparse and redundant representations: from theory to applications in signaland image processing. Springer, 2010.[4] Starck J.

L., Candes E. J., Donoho D. L. The curvelet transform for image denoising//Image Processing, IEEE Transactions on. 2002. Ò. 11. . 6. Ñ. 670-684.[5] Aharon M., Elad M. Image denoising via sparse and redundant representations overlearned dictionaries //Image Processing, IEEE Transactions on. 2006. Ò.

15. . 12. Ñ. 3736-3745[6] Chang S. G., Yu B., Vetterli M. Adaptive wavelet thresholding for image denoisingand compression //Image Processing, IEEE Transactions on. 2000. Ò. 9. . 9. Ñ. 1532-1546.[7] Guleryuz O. G. Nonlinear approximation based image recovery using adaptive sparsereconstructions and iterated denoising-part I: theory //Image Processing, IEEETransactions on. 2006. Ò. 15. . 3. Ñ. 539-554.[8] Hel-Or Y., Shaked D.

A discriminative approach for wavelet denoising //ImageProcessing, IEEE Transactions on. 2008. Ò. 17. . 4. Ñ. 443-457.[9] Mallat S. G., Zhang Z. Matching pursuits with time-frequency dictionaries //SignalProcessing, IEEE Transactions on. 1993. Ò. 41. .

12. Ñ. 3397-3415.[10] Chen S., Billings S. A., Luo W. Orthogonal least squares methods and theirapplication to non-linear system identication //International Journal of control. 1989. Ò. 50. . 5. Ñ. 1873-1896.[11] Gorodnitsky I. F., Rao B. D. Sparse signal reconstruction from limited data usingFOCUSS: A re-weighted minimum norm algorithm //Signal Processing, IEEETransactions on. 1997. Ò. 45. . 3. Ñ. 600-616.[12] Davis G., Mallat S., Avellaneda M. Adaptive greedy approximations //Constructiveapproximation. 1997. Ò. 13. . 1. Ñ.

57-98.[13] AharonM.,EladM.,BrucksteinA.K-SVD:AnAlgorithmforDesigningOvercomplete Dictionaries for Sparse Representation //Signal Processing, IEEETransactions on. 2006. Ò. 54. . 11. Ñ. 4311-4322.[14] Gersho A., Gray R. M. Vector quantization and signal compression. SpringerScience and Business Media, 1992.21[15] Dong W. et al. Sparsity-based image denoising via dictionary learning and structuralclustering//ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2011IEEEConference on. IEEE, 2011.

Ñ. 457-464.[16] Candes E. J., Romberg J., Tao T. Robust uncertainty principles: Exact signalreconstruction from highly incomplete frequency information // Information Theory,IEEE Transactions on. 2006. Ò. 52. . 2. Ñ. 489-509.[17] Daubechies I., Defrise M., De Mol C. An iterative thresholding algorithm for linearinverse problems with a sparsity constraint // Communications on pure and appliedmathematics. 2004. Ò. 57. .

11. Ñ. 1413-1457.[18] Williams P. M. Bayesian regularization and pruning using a Laplace prior // Neuralcomputation. 1995. Ò. 7. . 1. Ñ. 117-143.[19] Bishop C. M. et al. Pattern recognition and machine learning. New York : Springer,2006. Vol. 4. No. 4. P. 12.[20] Boyd S., Vandenberghe L. Convex optimization. Cambridge university press, 2004.[21] Marlin B. M., Murphy K. P. Sparse Gaussian graphical models with unknown blockstructure // Proceedings of the 26th Annual International Conference on MachineLearning. ACM, 2009. Ñ. 705-712.22.

Характеристики

Список файлов ВКР

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6353
Авторов
на СтудИзбе
311
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее