التمثيل المركزي المتناثر لاستعادة الصورة

15

الوصف

تعد استعادة الصور (IR) موضوعًا أساسيًا في معالجة الصور وتطبيقات رؤية الكمبيوتر ، وقد تمت دراستها على نطاق واسع. في هذه الورقة ، قمنا بفحص الأشعة تحت الحمراء بتقنيات التشفير المتناثرة. لفهم فعالية التشفير المتناثر للأشعة تحت الحمراء بشكل أفضل ، قدمنا ​​مفهوم ضوضاء التشفير المتناثرة (SCN) ، ووجدنا تجريبياً أن SCN تتبع توزيعات لابلاسيان. لقمع SCN وبالتالي تحسين جودة الأشعة تحت الحمراء ، تم اقتراح نموذج التمثيل المتناثر المركزي (CSR) من خلال استغلال الصورة غير المحلية للتشابه الذاتي. بالإضافة إلى التباين المحلي ، قمنا أيضًا بفرض المعاملات المتفرقة

أن يكون لديك SCN صغير ، أي أن يكون قريبًا من مراكز التوزيع الخاصة بهم. يتم توحيد التباين الناجم عن التكرار المحلي وغير المحلي ، وكلاهما يتميز بالمعيار l1 ، في صيغة متغيرة. تم تقديم تفسير بايزي لنموذج المسؤولية الاجتماعية للشركات لتحديد معلمات التنظيم بدقة. أظهرت النتائج التجريبية على IR أن نهج استعادة صورة CSR يمكن أن يتفوق بشكل كبير على طرق الأشعة تحت الحمراء الرائدة الأخرى.

ref :

Dong, W., Zhang, L., & Shi, G. (2011, November). Centralized sparse representation for image restoration. In Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on (pp. 1259-1266). IEEE.

بايزي منظم متناثر الترميز في استعادة الصورة

 

خوارزمية الدوران الأساسية لتقريب الحد الأقصى لمرشحات الاحتمالية في الصور الطبيعية

المراجعات

لا توجد مراجعات بعد.

كن أول من يقيم “التمثيل المركزي المتناثر لاستعادة الصورة”

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *