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haixin8839铁虫 (小有名气)
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【求助】图像去噪是否可以作为博士研究的方向 已有18人参与
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| 最近研究图像去噪，发现图像去噪已经做的很成熟了，方法很多，做的也都很好，是不是把图像去噪作为博士的研究方向深度不够，工作量也不够，请大家集思广益，提出宝贵的意见 |
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小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖交流
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我把去噪方法分三类 个人观点)1.加约束. e.g PDE, 稀疏重构之类的. 2.估噪声. e.g. 统计,基于一些变换域如小波,fft,dct之类的. 3.增加信息量. 非局部之类的方法. 上面所说的BM3D之所以去加性高斯噪声效果好,就是因为它综合得很好. 其实这些方法很多是相通的.变换域中的shrink相当与变分中(PDE)的L1-L2极小, 统计中高斯/双侧指数分布噪声假设能推导出变分中的L2/L1保真项,相当于均值/中值滤波, 对图象梯度的分布假设能导出total variation (TV). 变分中的L1,TV其实就是一种稀疏约束. 统计中的MAP,MLE等加个负号就是变分问题, 一些典型的分布对应于典型的范数. 按处理方式分单点,多点(块)与局部,非局部之类的,还有就是他们的排列组合,发展历程大概遵循: 单点局部->多点局部->单点非局部->多点非局部.(此分类参考IJCV最新文献.) PDE的强大之处在于工程上搞出一个去噪方法, 数学人总能找一个效果相当的PDE. |
15楼2009-11-17 21:37:03
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