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101bd

新虫 (初入文坛)

★ ★
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bslt(金币+1,VIP+0):感谢热心回复,欢迎常来! 11-14 10:29
呵呵,当然可以啦,之前老师提到过这个问题,你可以参考国外的顶尖级期刊,今年还有不少文献呢。去噪可谓经久不衰。
ps: PDE 值得借鉴
11楼2009-11-11 20:31:14
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nudtlarry

铁虫 (初入文坛)

★ ★ ★ ★
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bslt(金币+3,VIP+0):感谢热心回复,欢迎常来! 11-14 10:30
压缩和去噪都是图像处理中的经典问题,处理方法也有类似之处,尤其是设定阈值的话,目前这方面的研究还有,但已经不像几年前那么多了,关键问题是新的思路和算法要突破现有方法,有难度!建议看看楼上几个说的新方法,另外,我做过MGA,发现BSL-GSM去噪效果比Bandlet和Curvelet等方向性小波的还要好一些,也可以参考一下这个方法,看能否从中找到灵感。
12楼2009-11-13 16:37:41
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haixin8839

铁虫 (小有名气)

同意楼上的观点,现在图像去噪的瓶颈问题是shrink问题,小波变换只是将图像的能量都集中在某一尺度上,近几年,好的算法都集中在PDE或者用统计特性上来了,都是利用概率论方面的知识来解决问题,用变换域的方法再往下突破确实很难
13楼2009-11-17 16:31:00
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liliang9425

铜虫 (小有名气)


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哪位大侠能给总结一下当前的图像去噪方法呢?
14楼2009-11-17 20:07:43
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string121

金虫 (小有名气)


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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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guang2010

铁杆木虫 (正式写手)

light2010

这个方向实际上已经作了几十年了,个人觉得做博士论文完全没有必要,除非lz所在课题在这方面处于领先地位,有多年的储备,否则很难做出什么新东西。
16楼2010-04-17 00:43:24
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jiangbo587

木虫 (正式写手)


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我导师说任何课题都可以做,有都可不做,关键看能不能找到创新点。
17楼2010-04-17 10:05:16
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jiangbo587

木虫 (正式写手)

信息版块已经有很多人发帖询问博士选题的问题,希望有经验的朋友能够说说自己是如何选题的,这对大家都有很好的启发作用
18楼2010-04-17 10:08:29
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H_LG

银虫 (正式写手)


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最近看到一篇文章IEEE IP上的:Is Denoising Dead?
大家可以去看看
邢台学院学生论坛:http://www.xtxybbs.com
19楼2010-04-17 10:45:42
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newautovideo

银虫 (小有名气)

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conanwj(金币+2):感谢研讨 2010-05-25 11:00:06
内容已删除
20楼2010-04-21 16:54:28
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