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Métodos de investigação sobre denoising de imagens em escala de cinzentos

Métodos de investigação sobre denoising de imagens em escala de cinzentosvon Rashid Ali Sie sparen 16% des UVP sparen 16%
Über Métodos de investigação sobre denoising de imagens em escala de cinzentos

Nesta investigação são explorados vários métodos de denoising de imagem e são desenvolvidos alguns métodos inovadores. Combinando Filtragem de Variação Total (TVF) e Filtragem Bilateral Ponderada (WBF), propusemos um algoritmo de denoising multi-filtro híbrido de Filtro de Variação Total Bilateral (TVF-RBF); também, combinando a tecnologia de denoising de Filtro Bilateral Robusto (RBF) e Filtro de Variação Total (TVF), propusemos um algoritmo de denoising multi-filtro híbrido de Filtro de Variação Total Bilateral Robusto (RBF-TVF). Propusemos também um algoritmo de denoising de imagem Bayesian Patch baseado na transformação de onda Quaternion (QWT): utilizando o modelo Patch em vez do modelo de energia de base distribuída Gibbs.

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  • Sprache:
  • Portugiesisch
  • ISBN:
  • 9786204697413
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 108
  • Veröffentlicht:
  • 12. Mai 2022
  • Abmessungen:
  • 150x7x220 mm.
  • Gewicht:
  • 179 g.
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Beschreibung von Métodos de investigação sobre denoising de imagens em escala de cinzentos

Nesta investigação são explorados vários métodos de denoising de imagem e são desenvolvidos alguns métodos inovadores. Combinando Filtragem de Variação Total (TVF) e Filtragem Bilateral Ponderada (WBF), propusemos um algoritmo de denoising multi-filtro híbrido de Filtro de Variação Total Bilateral (TVF-RBF); também, combinando a tecnologia de denoising de Filtro Bilateral Robusto (RBF) e Filtro de Variação Total (TVF), propusemos um algoritmo de denoising multi-filtro híbrido de Filtro de Variação Total Bilateral Robusto (RBF-TVF). Propusemos também um algoritmo de denoising de imagem Bayesian Patch baseado na transformação de onda Quaternion (QWT): utilizando o modelo Patch em vez do modelo de energia de base distribuída Gibbs.

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