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線性退化二值圖象的最大熵復(fù)原法

朱文武

朱文武. 線性退化二值圖象的最大熵復(fù)原法[J]. 電子與信息學(xué)報, 1989, 11(5): 509-517.
引用本文: 朱文武. 線性退化二值圖象的最大熵復(fù)原法[J]. 電子與信息學(xué)報, 1989, 11(5): 509-517.
Zhu Wenwu. MAXIMUM ENTROPY RESTORATION METHOD OF LINEARLY DEGRADED BINARY IMAGE[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1989, 11(5): 509-517.
Citation: Zhu Wenwu. MAXIMUM ENTROPY RESTORATION METHOD OF LINEARLY DEGRADED BINARY IMAGE[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1989, 11(5): 509-517.

線性退化二值圖象的最大熵復(fù)原法

MAXIMUM ENTROPY RESTORATION METHOD OF LINEARLY DEGRADED BINARY IMAGE

  • 摘要: 本文主要用最大熵方法對線性退化二值圖象的復(fù)原進行了研究。利用原始圖象的二值特性,提出了二值約束的最大熵復(fù)原方法,并對其解的存在性和唯一性進行了論述,對雙約束最大熵的求解問題給出了算法;運用最大有界熵概念,提出了二值約束的最大有界熵復(fù)原法。文中將上述復(fù)原法同維納濾波法和最大熵法進行了比較,實驗結(jié)果表明,用二值約束的最大(有界)熵法復(fù)原線性退化圖象可以提高復(fù)原的質(zhì)量。
  • S. F. Surch, et al., Computer Vision, Graphics, and Image Processing 23(1983), 113-128.[2]李大晰,王作英,中國科學(xué)A輯, 9(1985),848-855.[3]B. R. Friden, et al., Maximum bounded entropy: Application to tomographic reconstruction, AD-A160429, April, 1985.[4]B. R. Friden, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 12(1980), 40-59.[5]D. B. Gennery, J. Opt. Soc. Am., 63(1973), 1571-1577.[6]范鳴玉,張瑩,《最優(yōu)化技術(shù)》,清華大學(xué)出版社,1982年.[7]朱文武,退化二直圖象的最大熵復(fù)原法研究,國防科技大學(xué)碩士學(xué)位論文,1988年4月.
  • 加載中
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出版歷程
  • 收稿日期:  1988-11-03
  • 修回日期:  1989-04-20
  • 刊出日期:  1989-09-19

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