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针对医学、天文图像中的泊松噪声,基于广义全变差的图像泊松去噪模型,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应广义全变差的图像去噪算法。该算法利用广义交叉验证技术,使得模型中的正则化参数在算法迭代过程中可以自动更新。数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。
自适应广义全变差的图像泊松去噪算法
【摘 要】
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针对医学、天文图像中的泊松噪声,基于广义全变差的图像泊松去噪模型,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应广义全变差的图像去噪算法。该算法利用广义交叉验证技术,使得模型中的正则化参数在算法迭代过程中可以自动更新。数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。
【机 构】
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南京邮电大学理学院,北方信息控制研究院集团有限公司
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2021年20期
【基金项目】
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国家自然科学基金(11671004)。
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近年来,FPGA的应用愈加广泛。为确保FPGA中数据安全可信,在基于环形振荡器的硬件木马检测方法之上,提出一种在Altera FPGA中使用增量编译技术实现环形振荡器和木马植入的方法以及使用归一化差值算法发现并定位木马的数据分析方法。设计基于环形振荡器的硬件木马检测电路,根据系统规模共部署6级振荡环,每级环形振荡器由121个与非门构成。根据木马电路类型和功耗来源,在电路中依次植入四种典型硬件木马,使用归一化差值算法分析环形振荡器振荡频率,最终实现所有类型的木马定位与检测。检测结果表明,基于环形振荡器的硬件