”图像处理 超分辨率 图像重建 最大后验 共轭梯度 吉布斯(Gi image pro super-res image rec maximum a conjugate Gibbs mod“ 的搜索结果

     从图像降质模型出发，研究运用最大后验概率(MAP)估计法实现图像超分辨率重建。简单介绍了MAP方法的发展现状，并分析了该算法中存在的缺陷，即目标函数的吉布斯(Gibbs)项对于重建图像的噪声抑制力不均衡。针对该缺陷...

     为了克服图像超分辨重建中四阶全变分正则化模型存在的“斑点”现象和稀疏正则化模型中最优解不唯一的缺点, 结合红外遥感图像超分辨率重建的实际需求, 提出了一种基于总广义变分正则化的红外遥感图像超分辨重建模型。...

     扩散光学层析(DOT)中的图像重建是一个面向大参数集的非线性最优化问题,其标准求解方法为牛顿类迭代法,需要对整个Jacobian矩阵进行构建、求逆和存贮,这对大规模的三维问题是不可行的,为此常采用基于逐行线性逆策略的...

     该算法采用共轭梯度法求图像总变差最小, 并在迭代过程中采用了多分辨迭代技术。用模拟的投影数据和实际扫描数据进行了重建数值实验。实验结果表明该算法不但提高了重建图像质量, 也同时显著提高了迭代图像的收敛速度...

     共轭梯度法（CG）详解 文章目录共轭梯度法（CG）详解线性共轭梯度法共轭方向共轭方向法CG 方法预条件非线性共轭梯度法FR 方法其他非线性 CGPR+ 方法重启动 之前写过几个关于共轭梯度法的注记，譬如： ...

     最初，共轭梯度法是用来求解线性方程Ax=bAx = bAx=b的一种方法，特别是稀疏线性方程组迭代求解法里面最优秀的方法，其被称为线性共轭梯度法。后来，人们把这种方法慢慢推广到了非线性问题求解中，称为非线性共轭梯度...

     Fletcher-Reeves共轭梯度法，简称FR法。 共轭梯度法的基本思想是把共轭性与最速下降方法相结合，利用已知点处的梯度构造一组共轭方向，并沿这组方向进行搜素，求出目标函数的极小点。根据共轭方向基本性质，这种...

     文章目录写在前面共轭梯度法代码实现标题函数定义部分函数测试画图显示效果显示方法运行方法 写在前面 写这篇博客是为了增加对共轭梯度的理解。最近最优化课一直在讲共轭梯度，雅克比，梯度下降啊，课上没听太懂，就...

     一、 定义与分类超分辨率复原技术的基本思想是釆用信号处理的方法，在改善图像质量的同时，重建成像系统截止频率之外的信息，从而在不改变硬件设备的前提下，获取高于成像系统分辨率的图像。超分辨率复原的概念广义...

     本文将要介绍的共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一种无约束优化算法，它具有超线性的收敛速度，而且算法结构简单，容易编程实现。此外，根最速下降法相类似，共轭梯度法只用到了目标函数及其梯度值，避免了...

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