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搜索资源 - Total variation edge
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本程序实现全变分(Total Variation, TV)的去噪算法，它使用了PDF纠正TV算法中的小问题。该算法可以很好地保留原图边缘信息的同时，去除噪声。-This procedure to achieve full-variational (Total Variation, TV) denoising algorithm, which uses a PDF corrective TV algorithm of small problems. The algorithm is well po
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这个工具箱包括各种图像处理功能函数如下：
1、图像链接和生成
2、滤波和模糊功能
3、各向异性和空间变化滤波
4、各向异性和空间变量滤波
5、非线性滤波（中值滤波等）
6、全局变量图像处理（去噪和分解）
7、非小波图像变换-This toolbox contains functions related to image processing, including
* images loading and generation.
* filter
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当前论文主要考虑的是非信号依赖的高斯噪声下的图像恢复，本程序实现了泊松噪声下的图像恢复，泊松噪声为信号依赖噪声，能够更加有效逼近实际成像系统噪声。- This is the code that was used in the papers "A Nonnnegatively Constrained Convex Programming Method for Image Reconstruction", "Total Variation-Penalized Poisson Likelihood E
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本程序实现全变分(Total Variation, TV)的去噪算法，它使用了PDF纠正TV算法中的小问题。该算法可以很好地保留原图边缘信息的同时，去除噪声。
-This procedure for full-variational (Total Variation, TV) denoising algorithm, which uses the PDF to correct TV algorithm small problem. This algorithm is well preserv
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基于PDE的图像边缘保留去噪源代码Total Variation Image Denoisin-PDE-based denoising of the image edge to retain the source code Total Variation Image Denoisin
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基于PDE的图像边缘保留去噪源代码Total Variation Image Denoisin-PDE-based denoising of the image edge to retain the source code Total Variation Image Denoisin
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全变差图像处理，用的是分裂Bregman算法，可以很好地保留图像边缘，是目前研究者比较青睐的方法-Total variation image processing, using a split Bregman algorithm can well preserve the image edge, the researchers are currently more popular methods
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全变差模型和相位一致性结合提取图像的边缘信息，有效的处理了噪声的影响-Total variation model and the phase coherence combined edge image information extraction, effective treatment of the effects of noise
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分析了基于整体变分（total variation,TV）模型的图像修复算法,TV模型修复算法只使用各向异性扩散,TV模型各向异性扩散仅向图像边缘方向扩散,容易在平滑区域引入阶梯效应。提出了一种改进的图像修复算法,该算法同时结合了各向同性和各向异性扩散,利用区域频率差异实现了在不同的区域使用不同的迭代方程,有效避免了原始算法引入的阶梯效应,同时在平滑区域提高了迭代效率。Matlab环境下的仿真结果表明,改进算法的修复效果和峰值信噪比的计算结果均明显优于原始算法-Analysis based on
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代码支持齐次线性和非线性（总变差和边缘增强流动）的任意尺寸领域各向同性扩散（标量/灰度图像，彩色图像和矩阵向量/结构张量）。添加剂算子分裂（AOS）以及高斯正则化的实现加速计算。-The code supports homogeneous and linear and nonlinear (Total Variation and Edge Enhancing flow) isotropic diffusion of arbitrary dimensioned fields(scalar~gray
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