郭静
- 作品数：5 被引量：3H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院更多>>
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- 基于非线性扩散方程的并行图像去噪研究
- 在图像处理中,需要大规模计算和数据处理。目前,数字图像处理速度还无法满足实时性的要求。为改善这种情况,人们在图像处理中引入了并行计算技术。并行计算技术是在传统的串行计算基础上发展起来的,并将成为未来的主流计算模式。图像处...
- 郭静
- 关键词：图像去噪偏微分方程机群
- 文献传递
- 基于像素预判的各向异性扩散并行图像恢复被引量：2
- 2009年
- 基于各向异性扩散去噪模型(P-M)的图像恢复思想,提出了一种新的利用像素预判断的图像恢复并行高效算法模型。该模型充分利用图像中每一个像素的预判断知识,设计COW工作站机群以结合实现并行算法。实验结果表明,该算法既能提高P-M算法的运行效率,又能获得与其相当的恢复质量。
- 郭静田有先
- 关键词：图像恢复各向异性扩散方程
- 基于非线性扩散议程的并行图像去噪研究
- 在图像处理中，需要大规模计算和数据处理。目前，数字图像处理速度还无法满足实时性的要求。为改善这种情况，人们在图像处理中引入了并行计算技术。并行计算技术是在传统的串行计算基础上发展起来的，并将成为未来的主流计算模式。图像处...
- 郭静
- 关键词：图像去噪图像处理
- 文献传递
- 基于各向异性扩散方程的多层次并行图像去噪被引量：1
- 2010年
- 针对利用各向异性扩散方程的去噪模型在求解中存在计算量大、耗时长、影响实时性等缺点,本文充分利用并行知识,提出了有效的解决方案。即基于各向异性扩散去噪模型,设计工作站机群平台,对噪声图像进行条状重叠的数据划分,以便实现算法节点内与节点间的两级并行策略:在机群结点内部采用共享内存结构,机群节点间采用分布内存结构,以二者的最优结合实现并行的层次结构化,从而得到一种高效的多层次并行图像去噪算法。实验结果表明,在基于混合模型的并行环境下,该算法能在一定程度上提高原算法的计算效率,不仅有效地缩短了运行时间,而且仍能获得与其相当的图像去噪质量。
- 郭静田有先
- 关键词：图像去噪各向异性扩散方程机群混合模型
- 引入控制函数的非线性扩散图像去噪
- 2010年
- 关于图像获取过程中的优化问题,为了克服传统非线性扩散图像去噪模型的不足,有效去除图像噪声,提出了引入两项构造的控制函数。利用局部背景方差信息构造ε方向扩散控制函数以更好区分边缘和噪声,并对边缘区域内,边缘区域间及不同背景下的噪声采取各自适合的扩散策略;采用局部背景亮度信息构造η方向扩散控制函数以加速区域内平滑,消除"块效应",约束去噪图像更逼近原图。理论分析和实验结果均表明,算法模型既能较好保持图像的边缘结构,又能充分抑制噪声,并对视觉效果和峰值信噪比值上都具有明显优势。
- 郭静田有先
- 关键词：图像去噪视觉系统
