基于ROF模型与C-V模型的图像处理的AOS算法

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基于ROF模型与C-V模型的图像处理的AOS算法

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毕业论文范文题目：基于ROF模型与C-V模型的图像处理的AOS算法，论文范文关键词：基于ROF模型与C-V模型的图像处理的AOS算法
基于ROF模型与C-V模型的图像处理的AOS算法毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像处理是打算机视觉的基本，也是图像懂得的重要组成部分．跟着电子技巧跟打算机技巧的进步跟遍及，特别是打算机技巧跟信息技巧的蓬勃发展，数字图像处理逐步深刻到包含人们日常生活在内的各个范畴，如视觉通信、机器人导向、医学诊断、遥感及地理观测等．在图像处理（略..）方法中，偏微分方程的研究始于上世纪六、七十年代，最初是在去噪跟图像恢复方面引入偏微分方程，直到九十年代，才比较体系地将偏微分方程利用于图像处理范畴，构成了比较完全的实际体系．当初，偏微分方程已广泛利用于图像处理的各个方面，包含图像宰割、图像恢复学等（此处忽略..），并获得了很好的成果．然而，同传统的线性方法比拟，偏微分方程(PDE)图像处理方法的重要问题是打算量大、打算速度较慢为懂得决该问题，本文重要做了如下多少方面的工作：1．重要探讨了多少种图像去噪模型，如P-M模型、CLMC模型、ROF模型，并对ROF模型构（略..）造了加性算子决裂(AOS)数值格局，该格局是一种半隐格局，避免了显格局对时光步长的限度，利用追赶法求解三对角迭代矩阵，降落了打算量．2．研究了图像宰割模型，重点探讨Chan跟Vese提出的基于Mumford-Shah实际的C-V模型，研究此模型的程度集构（略..）造跟数值求解算法，并对数值离散格局利用AOS格局进行改进，进步了打算速度．3．最后，在给出ROF及C-V模型的完全算法外，还在数学软件Matlab上对其编程实现．数值实验成果与原有打算格局进行了具体对比、验证了AOS格局的有效性．

以上为本篇毕业论文范文基于ROF模型与C-V模型的图像处理的AOS算法的介绍部分。

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