关联稀疏在图像恢复和边界检测中的应用

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关联稀疏在图像恢复和边界检测中的应用

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关联稀疏在图像恢复和边界检测中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-18页
· 研究背景及意义	第9页
· 图像去噪的发展现状	第9-11页
· 图像去模糊简介	第11-13页
· 稀疏表示模型简介	第13-16页
· 稀疏表示模型发展历史	第13-14页
· 稀疏表示模型发展现状	第14-16页
· 本文的主要工作内容及安排	第16-18页
2 关联稀疏算子介绍	第18-24页
· 传统稀疏模型存在的问题	第18-19页
· Group Lasso模型	第19-20页
· Elastic net模型	第20-21页
· k-support范数	第21-23页
· k-support范数定义	第21-22页
· k-support范数相关概念	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
3 基于k-support范数的图像处理模型	第24-33页
· 基于k-support范数的图像处理模型	第24-25页
· 优化方法	第25-27页
· 实验仿真	第27-32页
· 本章小结	第32-33页
4 基于边界连续组稀疏l_∞范数的图像恢复模型	第33-49页
· 边界连续组稀疏l_∞范数正则化算子	第33-34页
· 组稀疏l∞范数图像恢复模型	第34-35页
· 优化方法	第35-38页
· 最小费用法解决子问题	第36-38页
· 模型解决方案	第38页
· 实验结果	第38-48页
· 图像去噪	第39-43页
· 图像去模糊	第43-48页
· 本章小结	第48-49页
5 基于边界连续组稀疏l_2范数的图像恢复模型	第49-62页
· 边界连续组稀疏l_2范数正则化算子	第49页
· 边界连续组稀疏l_2范数图像恢复模型及优化	第49-52页
· 实验仿真	第52-61页
· 图像去噪	第53-57页
· 图像去模糊	第57-61页
· 本章小结	第61-62页
6 总结	第62-63页
参考文献	第63-69页
攻读硕士学位期间取得的成果	第69-70页
致谢	第70-72页
浙江师范大学学位论文诚信承谱书	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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