数据驱动紧框架相关论文
由于经济条件和自然条件的限制，勘探采集的数据会出现空道或坏道等数据缺失的现象。而多波压制、偏移成像等后续步骤需要稠密的地震......
由于受经济成本、地质条件等因素限制,地震采集数据一般为欠采样数据且含有噪声,将对数据处理和地质解释产生严重影响。为此,基于......
地面微地震数据的信噪比很低,严重影响初至拾取的精度及反演结果的可靠性。本文首先采用基于弱纹理块的噪声估计方法求取含噪微地......
小波紧框架具有高度的重构稳定性,在医学图像恢复研究中取得很好的重建效果。本文结合小波紧框架和低秩限制,提出了基于小波和数据......
首先提出了基于数据驱动紧框架的含泊松噪声的图像恢复变分模型。在该模型中,赋权的l2范数项作为保真项,包含数据驱动紧框架的l1范......
稀疏变换是一种将数据进行稀疏表示的工具,在地震数据去噪、重构、压缩等过程中起着重要作用,尤其对于高维大尺度数据,在变换域下......
针对去除灰色图像中的泊松噪声从而进一步进行图像分析的目的,采用了基于数据驱动紧框架的含泊松噪声的图像去噪变分模型,并通过了......
提出了一种基于数据驱动紧框架的变分模型用于含有高斯脉冲混合噪声的图像恢复。该模型由包含L1-L2范数的拟合项和包含L1范数的光......
