变分模态分解（Variational mode decomposition，简称VMD）方法[18]，VMD方法将信号分解转化为约束变分问题，自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。
2019-12-21 20:26:48
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Guido Stampacchia 最优化专家
2019-12-21 20:23:54
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采用半隐式方“C-V”模型(Active contour without edge)案实现变分水平集图像分割方法中的
2019-12-21 20:23:06
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LIME:Low-light IMage Enhancement，2017Tip xiaojie Guo 文章代码，亲测可以使用，Retinex的总变分模型，可以达到很好的效果。文章原理并不是很深奥，有问题可以给我私信。
2019-12-21 20:02:39
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在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法。实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
2019-12-21 19:56:35
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提出了一种新的基于变分方法的灰度图像增强算法。将灰度图像的对比度场进行线性放大作为目标图像的对比度场, 在图像显示和打印的动态范围约束条件下, 利用变分方法求解出增强的图像, 使其具有最接近于目标对比度场的对比度。
2019-12-21 19:44:33
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