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2021年09期.基于非局部先验的单幅图像去雾算法.董亚运;毕笃彦;何林远;马时平.现有单幅图像去雾算法大多基于局部先验,去雾结果存在块效应。.在处理浓雾区域时,如果没有特殊处理,会导致图像中的一些伪影被增大,比如在原始的有雾图像中几乎不可见的噪声、色彩重叠等,在去雾后的图像中被增强,进而影响图像质量。.针对以上存在的问题,提出了一种改进算法。.首先采用...
近来，由Buades等人提出的非局部均值滤波算法[28](NL-Means)打破了局部邻域这一僵局，将传统的局部特征统计扩展到了非局部区域。非局部算法通过计算像素点各自邻域间的欧氏距离，来判断像素点间的相似性，而没有对用于去除当前像素点噪声的大部分像素做任何假设。
论文的主要工作与成果如下：1.提出一种新的基于非局部相似图像块低秩先验的图像去噪模型一方面基于压缩感知理论的图像重建常可归结为迭代去噪问题；另一方面去噪本身也是最为简单的病态反问题求解,可用于检验各种基于先验信息的反问题求解模型的有效
基于模型的算法包括利用非局部自相似性(non-localself-similarity，NSS)(如BM3D)，稀疏性(sparsity)，梯度法(gradientmethods)，马尔科夫随机场模型(Markovrandomfieldmodels)和外部去噪先验(externaldenoisingpriors)。
NSS先验是指在自然图像中，对于给定的局部patch，可以在图像中找到许多与其相似的patches。通过将非局部相似块向量叠加成一个矩阵，该矩阵应该是一个低秩矩阵，并且具有稀疏的奇异值。这一假设得到了Wang等人的验证。在[26]中，他们称之为非局部谱
在这项工作中，作者直接监督特征聚合以清楚地区分类内和类间上下文。.具体来说，在亲和度损失下设计了一个即插即用的通用模块：contextpriorlayer（上下文先验层）。.给定一个输入图像和相应的groundtruth，根据亲和度损失构建了一个IdealAffinityMap以监督类内和类间信息的产生，使得学习的上下文先验提取属于同一类别的像素，而反向先验则关注于不同类别...
文章认为，Transformer的成功可以归因于它的非局部结构偏差(no-localstructurebias)，其中任何一对词之间的依赖关系都可以建模，这就允许模型学习句子的句法和语义结构。但缺点是局部的捕捉，相邻单词上存在的局部依赖性，限制了它的上下文学习能力。
导语.本论文发表于计算机应用杂志，属于计算机相关论文范文材料。.仅供大家论文写作参考。.基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像宗春梅1*，张月琴2，曹建芳1，赵青杉1（1.忻州师范学院计算机系，山西忻州034000；2.太原理工大学计算机科学与技术学院，太原030024）（∗通信作者电子邮箱zongcm123@163）摘要：针对现有压缩感知核磁共振成像...
大部分情况下，由于精确解无法得到，所以人们更关注其数值解问题。.本文主要讨论非局部的趾aIrloto．sivasllinsky方程谱近的大时间性态问题及其维数估计。.首先，我们介绍了s曲oze＂函数空间以及在此基础上建立起来的投影算子理论和一些基本不等式：其他文献关于耳一S方程的一些结论。.其次，我们构造了方程的半离散和全离散FoIlrier谱格式，分别对方程的...
论文方法：提出了一个统一的多任务学习框架，将任务划分为三个相互作用的子任务。首先介绍了用于主题提取的类型注意方法，以明确提供先验类型信息。然后，提出了基于全局和局部语义组合的主题感知关系预测来选择有用的关系。
2021年09期.基于非局部先验的单幅图像去雾算法.董亚运;毕笃彦;何林远;马时平.现有单幅图像去雾算法大多基于局部先验,去雾结果存在块效应。.在处理浓雾区域时,如果没有特殊处理,会导致图像中的一些伪影被增大,比如在原始的有雾图像中几乎不可见的噪声、色彩重叠等,在去雾后的图像中被增强,进而影响图像质量。.针对以上存在的问题,提出了一种改进算法。.首先采用...
近来，由Buades等人提出的非局部均值滤波算法[28](NL-Means)打破了局部邻域这一僵局，将传统的局部特征统计扩展到了非局部区域。非局部算法通过计算像素点各自邻域间的欧氏距离，来判断像素点间的相似性，而没有对用于去除当前像素点噪声的大部分像素做任何假设。
论文的主要工作与成果如下：1.提出一种新的基于非局部相似图像块低秩先验的图像去噪模型一方面基于压缩感知理论的图像重建常可归结为迭代去噪问题；另一方面去噪本身也是最为简单的病态反问题求解,可用于检验各种基于先验信息的反问题求解模型的有效
基于模型的算法包括利用非局部自相似性(non-localself-similarity，NSS)(如BM3D)，稀疏性(sparsity)，梯度法(gradientmethods)，马尔科夫随机场模型(Markovrandomfieldmodels)和外部去噪先验(externaldenoisingpriors)。
NSS先验是指在自然图像中，对于给定的局部patch，可以在图像中找到许多与其相似的patches。通过将非局部相似块向量叠加成一个矩阵，该矩阵应该是一个低秩矩阵，并且具有稀疏的奇异值。这一假设得到了Wang等人的验证。在[26]中，他们称之为非局部谱
在这项工作中，作者直接监督特征聚合以清楚地区分类内和类间上下文。.具体来说，在亲和度损失下设计了一个即插即用的通用模块：contextpriorlayer（上下文先验层）。.给定一个输入图像和相应的groundtruth，根据亲和度损失构建了一个IdealAffinityMap以监督类内和类间信息的产生，使得学习的上下文先验提取属于同一类别的像素，而反向先验则关注于不同类别...
文章认为，Transformer的成功可以归因于它的非局部结构偏差(no-localstructurebias)，其中任何一对词之间的依赖关系都可以建模，这就允许模型学习句子的句法和语义结构。但缺点是局部的捕捉，相邻单词上存在的局部依赖性，限制了它的上下文学习能力。
导语.本论文发表于计算机应用杂志，属于计算机相关论文范文材料。.仅供大家论文写作参考。.基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像宗春梅1*，张月琴2，曹建芳1，赵青杉1（1.忻州师范学院计算机系，山西忻州034000；2.太原理工大学计算机科学与技术学院，太原030024）（∗通信作者电子邮箱zongcm123@163）摘要：针对现有压缩感知核磁共振成像...
大部分情况下，由于精确解无法得到，所以人们更关注其数值解问题。.本文主要讨论非局部的趾aIrloto．sivasllinsky方程谱近的大时间性态问题及其维数估计。.首先，我们介绍了s曲oze＂函数空间以及在此基础上建立起来的投影算子理论和一些基本不等式：其他文献关于耳一S方程的一些结论。.其次，我们构造了方程的半离散和全离散FoIlrier谱格式，分别对方程的...
论文方法：提出了一个统一的多任务学习框架，将任务划分为三个相互作用的子任务。首先介绍了用于主题提取的类型注意方法，以明确提供先验类型信息。然后，提出了基于全局和局部语义组合的主题感知关系预测来选择有用的关系。
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