朱自强
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曹书锦
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鲁光银
中国有色金属学报
在实际地下地质构造是一类多尺度的构造(如断层和褶皱等)，而传统的正则化方法多基于最小光滑策略，其反演密度模型一般不易辨识以上构造。为此在分裂Bregman迭代正则化框架下引入混合正则化方法以充分利用非光滑反演和小波多尺度反演算子的特性，引入与衰减系数无关的深度加权矩阵以更好地描述深部异常；针对非光滑反演中异常幅值易于超出现实及理论异常范围，引入密度成像中的约束以确保反演具有物理意义。通过设置两类模型，对比多类正则化反演方法。反演结果显示：混合正则化反演能有效地勾勒异常边界；在处理埋深不同的异常源时，相对于聚焦反演出现的过度聚焦现象而导致的反演深度描述不准确、异常歪斜，混合正则化反演的聚焦效应相对较弱、但深度描述准确。这表明本研究反演确实可行、有效，且具有更强的适应性。
关键词:
深度加权
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密度约束
,
聚焦反演
,
混合正则化
,
边界识别
王健博
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杨航
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吴笑天
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20173205.0380
为了更好地对图像进行平滑同时保持边缘不模糊,设计一种新的滤波方法.对基于该方法的图像滤波、细节增强等算法进行研究.首先,根据图像的亮度和颜色对图像进行分割,将图像分成不同的区域.接着,在不同的区域进行导引滤波,得到互不交叠的多个滤波子图像.然后,将这些子图融合,得到基于分割的改进导引滤波结果.最后,利用提出的改进导引滤波方法提出一种多尺度的细节增强方法.实验结果表明,在图像光滑和细节增强方面,提出的方法都要好于传统的导引滤波:提出的方法不仅能较好的光滑图像,同时保持边缘清晰,减少了传统滤波方法在边缘处的光晕现象.
关键词:
图像分割
,
导引滤波
,
细节增强
,
边缘保持
