Отрывок: Iterative multi-quadratic procedure As described in the previoussection, we can find such a cut of the graph G that it gets resolved into two trees. Then, it will be possible to a...
Название : Tree-serial parametric dynamic programming with flexible prior model for image denoising
Авторы/Редакторы : Thang, P.C.
Kopylov, A.V.
Ключевые слова : Image denoising
Dynamic programming
Bayesian optimization
Markov random fields (MRFs)
Gauss-Seidel iteration method
Дата публикации : 2018
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Thang PC, Kopylov AV. Tree-serial parametric dynamic programming with flexible prior model for image denoising. Computer Optics 2018; 42(5): 838-845. DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-5-838-845.
Серия/номер : 42;5
Аннотация : We consider here image denoising procedures, based on computationally effective tree-serial parametric dynamic programming procedures, different representations of an image lattice by the set of acyclic graphs and non-convex regularization of a new type which allows to flexibly set a priori preferences. Experimental results in image denoising, as well as comparison with related methods, are provided. A new extended version of multi quadratic dynamic programming procedures for image denoising, proposed here, shows an improved accuracy for images of a different type.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-5-838-845
http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Treeserial-parametric-dynamic-programming-with-flexible-prior-model-for-image-denoising-72375
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20181111\72375
ГРНТИ: 28.23.15
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
420515.pdf375.19 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.