对于泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像复原问题，为解决传统方法中存在的阶梯效应，提出了一种基于Hessian矩阵范数的正则化方法.在泊松概率模型的基础上，该方法引入Hessian矩阵范数作为正则条件，并应用交替方向乘子法和梯度投影方法求解最优化模型.在激光扫描共聚焦显微镜实验中，所获得的复原图像质量优于传统方法，此结果证明了该方法可以有效地复原泊松噪声污染下的模糊共聚焦图像.
2022-12-17 18:00:18
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图像超分辨率重建技术是指从低分辨率图像中重建高分辨率图像的技术。由退化模型可知图像复原是一个不适定的问题，虽然有极大后验概率估计、凸集投影等许多传统复原算法，但正则化复原方法有时更为有效。正则化方法的主要目的是引入合理的约束来得到更好的图像复原结果，论文首先考虑常见的空域正则化方法，着重研究对约束算子和参数的选取。然后由参数的收敛性分析，讨论了有效实现正则化方法的迭代算法的思想。
2022-05-16 18:05:46
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正则化方法小结.pdf 内容丰富！
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2022-05-04 21:06:32
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请原谅这个上传文档中存在问题，如有代码需要和问题讨论可联系QQ505765419！请原谅！现在不知道怎么重新上传啦
2022-04-21 17:32:16
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Cutout是一种简单的卷积神经网络正则化方法，包括在训练期间屏蔽输入图像的随机部分
2022-04-12 13:10:05
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尽管生成式对抗网络(GAN)的历史并不长，但它已被广泛地研究和用于各种任务，包括其最初的目的，即合成样品的生成。然而，将GAN用于具有不同神经网络结构的不同数据类型，由于其在训练方面的局限性，使得模型很容易出现混乱。
2021-09-29 23:32:40
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1.discrete ill-posed problems and their regularization
2.regularization tools tutorial
3.regularization tools reference
2021-04-30 13:13:22
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