PD Es对四种图像降噪降维方法的影响
王振
雷田田
范丽亚
杨静
1.聊城大学数学科学学院,山东聊城2520592.聊城大学数学科学学院,山东聊城2520593.聊城大学数学科学学院,山东聊城2520594.聊城大学数学科学学院,山东聊城252059
摘要：针对高维噪声图像(光暗、有遮挡)的分类问题,分类质量的好坏不仅依赖于图像降噪方法的选择,同时还依赖于图像降维方法的选择.目前,大部分的降噪方法不具备降维作用,同样地,大部分的降维方法也不具备降噪作用.为了在降噪降维的同时还能保持良好的分类精度,本文提出了基于偏微分方程组(PDEs)的主成分分析(PCA\PDEs)、基于PDEs的线性判别分析(LDA\PDEs)、基于PDEs的典型相关分析(CCA\PDEs)以及基于PDEs的监督典型相关分析(SCCA\PDEs)四种降噪降维算法,并研究了PDEs的进化对四种算法的影响.
关键词：偏微分方程组主成分分析线性判别分析典型相关分析监督典型相关分析
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11801248)山东省自然科学基金(ZR2016AM24)山东省自然科学基金(ZR2018BF010)
论文发表日期：2020-08-28
在线出版日期：2026-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 14-25 )
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