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[发明专利]一种基于全向全变分的全向图像稀疏重构方法-CN201410080353.7无效
发明人：张茂军;谭树人;娄静涛;熊志辉;刘煜;彭杨 -专利权人：中国人民解放军国防科学技术大学
申请日： 2014-03-06 - 公布日： 2014-07-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全向全变分的全向图像稀疏重构方法，为了从压缩采样数据快速有效地重构全向图像，提出了一种结合全向图像特征的全变分模型——全向全变分，并在基于TV范数进行全向图像重构时，采用全向全变分作为目标函数本发明所述方法考虑了全向图非线性成像畸变对全变分计算的不利影响，有效提高了全向图像稀疏重构质量。
一种基于全向全变分图像稀疏方法

[发明专利]一种权值自适应混合阶全变分图像去噪算法-CN202110073093.0在审
发明人：周先春;陈璟;昝明远;俞燊;陆滇;殷豪;唐慧 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种权值自适应混合阶全变分图像去噪算法，包括以下步骤：对图像进行预处理，彩色图像转换为灰度图像，为图像添加高斯白噪声；将全变分模型为基本框架构建图像去噪模型，求解约束模型下最小化；提出高阶全变分模型，将其融入图像去噪模型，整个算法模型通过含噪图像的结构信息划分边缘纹理区域和平坦区域，构建权值函数，将全变分模型和高阶全变分模型结合，建立混合阶全变分图像去噪模型，求解最小化；提出梯度约束项，引入去噪模型，保证图像的结构信息，建立最终的权值自适应混合阶全变分图像去噪模型，求解最小化。
一种自适应混合阶全变分图像算法

[发明专利]一种基于全变分的烟雾浓度检测方法及装置-CN202110495053.5在审
发明人：安明伟;尚雅雯;钱丽英;李洪昌 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于全变分的烟雾浓度检测方法及装置。跳跃部分和平滑波动两部分组成数字图像，与之相对应，含有烟雾的视频图像，其纹理边界的差异变小，跳跃部分变的相对平滑，可以视为模糊图像来处理。基于全变分（Total Bounded Variation,TBV）的特征性质，全变分可有效将图像边界之间的差异性表征出来。烟雾浓度升高对应的图像模糊度升高，反应此烟雾信息的视频图像变分会下降。在全变分理论的基础上，构建全变分与图像模糊度之间的关系模型，用以准确度量烟雾浓度与全变分之间的关系，基于Koschmieder理论，构建泛函，并对其求变分，以分段平稳分析的思想对目标函数求极值，从而求出消光系数
一种基于全变分烟雾浓度检测方法装置

[发明专利]一种基于声特征的全变分正则化测向方法及系统-CN202210204689.4在审
发明人：刘志红;刘尊民;李超;赵化良;马鸣 -专利权人：青岛理工大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于声特征的全变分正则化测向方法及系统，包括基于平面阵列获取入射声源的输出声信号；基于预先构建好的二维全变分稀疏波达方向估计模型计算入射声源的波达方向估计值；其中，所述二维全变分稀疏波达方向估计模型的构建过程，具体为：根据声源的空间分布特征建立空间扩展声源模型；构建二维阵列流形矩阵，得到二维矩阵列矩阵的过完备表述，基于二维矩阵列矩阵的过完备表述确定入射声源的二维稀疏表示；构建二维全变分结构矩阵，基于所述二维全变分结构矩阵构建二维全变分稀疏波达方向估计模型
一种基于特征全变分正则测向方法系统

[发明专利]基于各向异性时空域全变分非均匀性校正的方法-CN201510835818.X有效
发明人：顾国华;潘科辰;隋修宝;沈雪薇;陶远荣;匡小冬;吴健;张业伟;高航;刘源 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2015-11-26 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于各向异性时空域全变分非均匀性校正的方法。该方法通过建立起基于多帧图像的各向异性全变分模型，将去除红外图像非均匀性条纹噪声的问题转化为一个最小化全变分问题，之后采用分离布拉格曼（Split Bregman）方法进行最优化，帧间迭代出最优解，其最后一次迭代结果即为校正后的红外图像本发明的创新点在于对传统的全变分模型进行了时空域扩展，同时针对非均匀条纹噪声水平方向全变分远大于竖直方向全变分的结构特点改进方程，使其能适用于红外图像非均匀性校正，利用Split Bregman方法代替最陡梯度下降法进行方程最优化处理
基于各向异性时空域全变分非均匀校正方法

[发明专利]基于各向异性的L1范数全变分正则化非均匀性校正方法-CN201611150706.1有效
发明人：顾国华;张业伟;隋修宝;潘科辰;陈钱;刘源;高航;匡小冬;杨成章;吴少迟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于各向异性的L1范数全变分正则化非均匀性校正方法,通过建立起基于单幅图像的各向异性全变分正则化模型，将去除红外图像非均匀性条纹噪声的问题转化为一个最小化全变分问题，之后采用分离布拉格曼迭代方法进行最优化本发明的创新点在于对传统的全变分模型针对非均匀条纹噪声水平方向全变分远大于竖直方向全变分的结构特点改进方程，使用基于L1范数的正则约束使其能适用于红外图像非均匀性校正，利用分离布拉格曼方法代替最陡梯度下降法进行方程最优化处理
基于各向异性 l1 范数全变分正则均匀校正方法

[发明专利]一种基于全变分正则化的水平集拓扑优化方法-CN202310458993.6在审
发明人：黄运保;张健林;李海艳;刘海涛 -专利权人：广东工业大学;广东省机器人创新中心有限公司
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全变分正则化的水平集拓扑优化方法，包括如下步骤：定义拓扑优化问题；对拓扑优化问题引入全变分正则化；对引入全变分正则化的拓扑优化问题进行广义交替投影求解，获得迭代式；判断迭代是否满足收敛本发明通过全变分将水平集函数集聚，达到稳定收敛，在光滑水平集函数的同时使该水平集函数有良好的成孔能力，能够减少拓扑结构中的细小分支，间接达到周长控制的效果。
一种基于全变分正则水平拓扑优化方法

[发明专利]基于各向异性全变分约束的弹性波直接包络反演方法-CN202210336492.6有效
发明人：张盼;韩立国;周奕秀 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于各向异性全变分约束的弹性波直接包络反演方法，是通过各向异性全变分约束与弹性波直接包络反演获得弹性强散射介质的高精度纵、横波速度结构。对弹性波场进行波场模式分解分别获得纵、横波场，计算包络场分别获得正传纵、横波包络场；然后，根据梯度表达式，可得到弹性波直接包络反演的纵、横波速度梯度，并可更新纵、横波速度模型；之后，对当前纵、横波速度模型施加各向异性全变分约束可得到约束后的纵、横波速度更新模型；最后，将各向异性全变分约束弹性波直接包络反演结果作为初始模型，进行各向异性全变分约束弹性波全波形反演可得到弹性强散射介质的高精度纵、横波速度模型。
基于各向异性全变分约束弹性直接包络反演方法

[发明专利]一种基于全变分的视觉感知图像质量评价方法-CN201210544608.1有效
发明人：吴亚东;张红英;韩永国;刘志勤;李小霞 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2012-12-17 - 公布日： 2013-05-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全变分的视觉感知图像质量评价方法，引入全变分测度来评价图像的结构信息，采用失真图像和其参考图像之间的全变分差值用来作为图像结构信息的一个测度、采用亮度差分图像中封闭区域的能量来度量丢失的亮度信息；通过对归一化的结构信息测度和归一化的能量信息测度进行加权，得到基于全变分的视觉感知图像质量评价结果。包括以下基本流程：输入失真图像，输入原始参考图像；用结构信息测度度量失真图像结构信息的改变，采用能量信息测度度量失真图像亮度信息的改变；将归一化的结构信息测度和归一化的能量信息测度进行加权，得到基于全变分的视觉感知图像质量评价结果
一种基于全变分视觉感知图像质量评价方法

[发明专利]基于BM3D算法的自适应全变分ESPI图像降噪方法及系统-CN201811448694.X在审
发明人：辛化梅;武灿灿 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-04-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BM3D算法的自适应全变分降噪方法及系统，包括：先用BM3D算法对图像进行滤波得到滤波后的图像I_BM3D，预处理的图像一方面降低了图像中的噪声，另一方面可以作为自适应全变分中新的保真项，接着再构造自适应全变分模型，再重新定义自适应全变分中的保真项，然后将基于BM3D算法的自适应全变分模型转换为最小值问题得出该模型相应的欧拉—拉格朗日方程和该模型相应的梯度下降流，最后对模型进行求解。
自适应图像算法保真滤波噪声预处理最小值问题阶梯效应模型转换图像降噪纹理信息重新定义下降流降噪求解保留

[发明专利]一种基于多方向全变分的图像去噪方法-CN202011350640.7有效
发明人：朱树元;尹诗颖;王忠荣;王正宁;刘光辉 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，涉及图像去噪方法，具体提供一种基于多方向全变分的图像去噪方法，用以克服现有全变分正则化模型存在的去噪过程中丢失了很多边缘信息、去噪效果不够理想的问题。本发明经拉普拉斯算子启发，构建八个方向的差分矩阵，与传统全变分仅有的两个方向差分矩阵相比，考虑了更多方向的梯度信息，因此在边缘处的平滑效果会减弱，从而保留图像更多的边缘信息；经过验证，经过基于多方向全变分的图像去噪方法得到的去噪图像与传统全变分去噪方法得到的去噪图像相比
一种基于多方全变分图像方法

[发明专利]一种基于混合加权全变分和非局部低秩的图像压缩感知重构方法-CN201911055874.6有效
发明人：赵辉;刘衍舟;黄橙;王天龙 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于混合加权全变分和非局部低秩的图像压缩感知重构方法，属于属于信号处理技术领域。该方法包括：S1首先对原始图像进行CS处理，得到观测图像；然后利用平均曲率M构造的边缘检测器对观测后的图像进行分解，得到高频部分和低频部分；再对图像的低频部分进行二阶全变分处理，对图像的高频部分进行一阶加权全变分处理，得到一个混合加权全变分模型；S2将图像样本块和样本相似块按列聚合成为一个数据矩阵，得到一个非局部低秩模型；S3将混合加权全变分模型和非局部低秩模型联合，得到最终的目标函数，通过ADMM算法对目标函数进行优化求解
一种基于混合加权全变分局部图像压缩感知方法

[发明专利]一种基于非局部低秩和全变分的图像压缩感知重构算法-CN201811477032.5在审
发明人：赵辉;张静;张乐;刘莹莉 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：为准确有效地实现自然图像的压缩感知重构，本发明提出了一种基于图像非局部低秩和全变分的压缩感知重构算法。该算法考虑图像的非局部自相似性和局部光滑特性，对传统的全变分模型进行改进，只对图像的高频分量设置权重，并用一种差分曲率的边缘检测算子来构造权重系数。此外，算法以改进的全变分模型与非局部低秩模型为约束构建优化模型，并分别采用光滑非凸函数log det(·)和软阈值函数来求解低秩和全变分优化问题，很好地利用了图像的自身性质，保护了图像的细节信息，并提高了算法的抗噪性和适应性
低秩图像非局部算法压缩感知重构算法曲率边缘检测算子有效地实现高频分量光滑特性权重系数图像压缩细节信息优化模型优化问题自然图像自身性质阈值函数传统的抗噪性凸函数求解构建权重与非重构光滑感知改进并用

[发明专利]一种基于二阶广义全变分和核范数的动态磁共振成像方法、装置及存储介质-CN202210513142.2在审
发明人：杨敏;杨青海 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二阶广义全变分和核范数的动态磁共振成像方法，包括：获取动态磁共振成像的原始矩阵；通过利用二阶广义全变分和核范数分别对所述原始矩阵的稀疏矩阵和低秩矩阵进行约束，构建二阶广义全变分和核范数模型；利用原始对偶算法对所述二阶广义全变分和核范数模型进行迭代求解，得到最优的低秩矩阵和稀疏矩阵；将所得到的最优的低秩矩阵和稀疏矩阵组合即为动态磁共振的重建图像。
一种基于广义全变分范数动态磁共振成像方法装置存储介质

[发明专利]一种CT图像重建方法-CN201510172351.5有效
发明人：郑健;吴中毅;袁刚;张寅;郁朋;李铭 -专利权人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请日： 2015-04-13 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种CT图像重建方法，包括如下步骤步骤一、获得原始CT图像；步骤二、获得当前加权惩罚因子；步骤三、构建加权全变分重建模型；步骤四、求解加权全变分的最小值；步骤五、获得更新CT图像；步骤六、判断获得的更新本发明提供的CT图像重建方法，通过应用自定义的加权惩罚因子函数构建加权全变分重建模型，利用求解加权全变分的最小值以更新CT图像，并通过不断迭代更新直至输出最终的重建CT图像；该CT图像重建方法解决了滤波反投影算法在数据采样不充分条件下存在的伪影问题
一种 ct 图像重建方法

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