• <ins id="pjuwb"></ins>
    <blockquote id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></blockquote>
    <noscript id="pjuwb"></noscript>
          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>

            全變分(TV)模型原理與C++實(shí)現(xiàn)

            https://blog.csdn.net/cyh706510441/article/details/45194223

            本文介紹了TV模型的基本原理,并給出了C++代碼實(shí)現(xiàn)。
            一、TV模型原理
            二、C++實(shí)現(xiàn)
            關(guān)于Matlab的程序?qū)崿F(xiàn),有一個經(jīng)典的主頁: http://visl.technion.ac.il/~gilboa/PDE-filt/tv_denoising.html
            有博主改成了C++代碼:見經(jīng)典的變分法圖像去噪的C++實(shí)現(xiàn)
            另有博主改成了更簡潔的版本:見【圖像處理】全分發(fā)TV圖像去噪
            但精簡版的有個問題:image[i][j] += dt*(tmp_num/tmp_den+ lam*(image0[i][j] - image[i][j])); 
            直接在image中迭代,這有問題,最后得到的去噪圖像跟MATLAB得到的去噪圖像有細(xì)微差別,對兩幅圖像做差值可發(fā)現(xiàn)差別。
            本文代碼基本參照上面的版本,把代碼修改為(之前公式有誤,已修改 2015年4月23日):
            void CImageObj::Total_Variation(int iter, double dt, double epsilon, double lambda)
            {
            int i, j;
            int nx = m_width, ny = m_height;
            double ep2 = epsilon * epsilon;
             
            double** I_t = NewDoubleMatrix(nx, ny);
            double** I_tmp = NewDoubleMatrix(nx, ny);
            for (i = 0; i < ny; i++)
            for (j = 0; j < nx; j++)
            I_t[i][j] = I_tmp[i][j] = (double)m_imgData[i][j];
             
            for (int t = 0; t < iter; t++)
            {
            for (i = 0; i < ny; i++)
            {
            for (j = 0; j < nx; j++)
            {
            int iUp = i - 1, iDown = i + 1;
            int jLeft = j - 1, jRight = j + 1;    // 邊界處理
            if (0 == i) iUp = i; if (ny - 1 == i) iDown = i;
            if (0 == j) jLeft = j; if (nx - 1 == j) jRight = j;
             
            double tmp_x = (I_t[i][jRight] - I_t[i][jLeft]) / 2.0;
            double tmp_y = (I_t[iDown][j] - I_t[iUp][j]) / 2.0;
            double tmp_xx = I_t[i][jRight] + I_t[i][jLeft] - 2 * I_t[i][j];
            double tmp_yy = I_t[iDown][j] + I_t[iUp][j] - 2 * I_t[i][j];
            double tmp_xy = (I_t[iDown][jRight] + I_t[iUp][jLeft] - I_t[iUp][jRight] - I_t[iDown][jLeft]) / 4.0;
            double tmp_num = tmp_yy * (tmp_x * tmp_x + ep2) + tmp_xx * (tmp_y * tmp_y + ep2) - 2 * tmp_x * tmp_y * tmp_xy;
            double tmp_den = pow(tmp_x * tmp_x + tmp_y * tmp_y + ep2, 1.5);
             
            I_tmp[i][j] += dt*(tmp_num / tmp_den + lambda*(m_imgData[i][j] - I_t[i][j]));
            }
            }  // 一次迭代
             
            for (i = 0; i < ny; i++)
            for (j = 0; j < nx; j++)
            {
            I_t[i][j] = I_tmp[i][j];
            }
             
            } // 迭代結(jié)束
             
            // 給圖像賦值
            for (i = 0; i < ny; i++)
            for (j = 0; j < nx; j++)
            {
            double tmp = I_t[i][j];
            tmp = max(0, min(tmp, 255));
            m_imgData[i][j] = (unsigned char)tmp;
            }
             
            DeleteDoubleMatrix(I_t, nx, ny);
            DeleteDoubleMatrix(I_tmp, nx, ny);
            }
            --------------------- 
            作者:cyh706510441 
            來源:CSDN 
            原文:https://blog.csdn.net/cyh706510441/article/details/45194223 
            版權(quán)聲明:本文為博主原創(chuàng)文章,轉(zhuǎn)載請附上博文鏈接!

            posted on 2018-11-29 10:47 zmj 閱讀(1671) 評論(0)  編輯 收藏 引用

            国产成人精品久久| 欧美精品丝袜久久久中文字幕| 91精品国产9l久久久久| 精品无码久久久久久国产| 无码8090精品久久一区| 久久久国产精品亚洲一区| 久久99精品九九九久久婷婷| 亚洲人成伊人成综合网久久久| 91精品无码久久久久久五月天| 亚洲色欲久久久综合网| 久久久久亚洲AV成人网人人软件| 99精品国产在热久久| 伊人久久大香线蕉综合影院首页| 久久久久无码中| 国产欧美一区二区久久| 久久国产精品久久精品国产| 中文字幕精品久久久久人妻| 蜜臀久久99精品久久久久久小说| 久久婷婷五月综合成人D啪| 69久久精品无码一区二区| 免费无码国产欧美久久18| 国产三级观看久久| 2021国产成人精品久久| 九九久久自然熟的香蕉图片| 99久久夜色精品国产网站| 亚洲精品午夜国产va久久 | 亚洲国产精品婷婷久久| 国产亚洲精品自在久久| 亚洲国产精品嫩草影院久久| 久久精品国产清自在天天线| 嫩草影院久久国产精品| 97精品国产91久久久久久| 亚洲欧美成人综合久久久| 国产激情久久久久久熟女老人| 久久亚洲精品成人无码网站 | 久久国产精品一国产精品金尊| 国产亚洲美女精品久久久2020| 久久人妻AV中文字幕| 久久天天躁夜夜躁狠狠| 伊人久久久AV老熟妇色| 色婷婷综合久久久久中文一区二区 |