• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于雙L0稀疏先驗的圖像運(yùn)動去模糊

    2016-07-19 02:13:42陶宗勤方賢勇談業(yè)靜陳尚文
    計算機(jī)應(yīng)用與軟件 2016年6期
    關(guān)鍵詞:先驗正則梯度

    陶宗勤 方賢勇,2 談業(yè)靜 陳尚文

    1(安徽大學(xué)媒體計算研究所 安徽 合肥 230601)2(南京大學(xué)計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實驗室 江蘇 南京 210023)

    ?

    基于雙L0稀疏先驗的圖像運(yùn)動去模糊

    陶宗勤1方賢勇1,2談業(yè)靜1陳尚文1

    1(安徽大學(xué)媒體計算研究所安徽 合肥 230601)2(南京大學(xué)計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實驗室江蘇 南京 210023)

    摘要目前圖像的運(yùn)動去模糊方法在處理較復(fù)雜的運(yùn)動模糊時難以得到理想的效果,其原因之一是這些方法普遍只考慮圖像梯度的稀疏性,忽略了模糊核的稀疏性。針對這一不足提出一種新的雙L0正則約束的運(yùn)動模糊去除方法,該方法同時對自然圖像梯度和模糊核使用L0正則約束,結(jié)合半正定二次分裂最小化的方法進(jìn)行求解優(yōu)化,實現(xiàn)自然模糊圖像梯度和模糊核均稀疏下的模糊核估計,并進(jìn)一步使用L0.5超拉普拉斯正則約束項恢復(fù)最終圖像。實驗發(fā)現(xiàn),該方法可以較好地去除單幅圖像較復(fù)雜的運(yùn)動模糊,更好地克服了估計的模糊核中存在的噪點(diǎn)和錯誤,得到較現(xiàn)有方法更加理想去模糊效果。

    關(guān)鍵詞L0正則約束運(yùn)動去模糊半正定二次分裂

    0引言

    隨著數(shù)碼相機(jī)和移動設(shè)備的普及,數(shù)字圖像已在生活和工作中廣泛應(yīng)用。但是,由于相機(jī)或物體間的相對運(yùn)動等原因,運(yùn)動模糊的圖像經(jīng)常見到。如何去除運(yùn)動模糊,得到清晰的圖像是件非常有意義,但又較難解決的問題。本文針對這一問題進(jìn)行研究,提出一個新的基于圖像梯度和模糊核的雙L0稀疏正則約束的運(yùn)動去模糊方法。

    由于產(chǎn)生模糊的運(yùn)動過程以及原始的清晰圖像均未知,這一病態(tài)的去模糊研究也被稱為盲運(yùn)動去模糊[1-3]。為了實現(xiàn)清晰圖像的還原,這一研究普遍采用圖像先驗知識進(jìn)行約束求解。早期的方法通常采用高斯平滑去懲罰自然圖像或圖像梯度,但這種先驗知識無法保留圖像的清晰邊緣。為了克服這個問題,許多正則化的方法被提出[4,5]。由于自然圖像梯度很難服從高斯分布[6],F(xiàn)ergus等[1]提出一種混合高斯方法適應(yīng)自然圖像的梯度信息,以及一個混合指數(shù)先驗?zāi)M模糊核。Shan等[2]采用圖像的稀疏先驗知識,首先使用一個大的正則約束權(quán)值抑制圖像中不重要的結(jié)構(gòu),并保存重要的結(jié)構(gòu),這樣使得在迭代過程中模糊核朝著正確的方向進(jìn)行。Amizic等[7]在圖像梯度上利用一個超高斯的先驗分布[8],以及在模糊核上使用全變分的先驗約束。Krishnan等[9]在圖像上使用一個L1/L2的正則約束項,主要是在迭代過程中使用L1正則約束項的基礎(chǔ)上將圖像梯度的L2范數(shù)當(dāng)作一個權(quán)值。這些工作都是基于自然圖像統(tǒng)計得到的重尾分布[1]或其變體方法,利用了其在恢復(fù)圖像的過程中能夠很好地保持圖像重要細(xì)節(jié)的特性。

    但是這些基于自然圖像統(tǒng)計的方法雖然能夠很好地保持圖像的細(xì)節(jié),卻在處理復(fù)雜模糊核時并不能得到比較理想的結(jié)果。文獻(xiàn)[10-12]中提出在估計運(yùn)動模糊核的過程中,一般的自然圖像統(tǒng)計方法(Lp正則約束方法(0

    雖然運(yùn)用L0范數(shù)約束圖像稀疏性能夠得到比較理想的恢復(fù)結(jié)果,但是其得到的模糊核卻存在一些瑕疵。具體表現(xiàn)為:現(xiàn)有對圖像梯度實施L0正則約束的方法求出的模糊核雖然可以得到一個較為準(zhǔn)確的運(yùn)動路徑。但在處理一些較為復(fù)雜的運(yùn)動模糊時,得到的路徑周圍存在較多的噪點(diǎn)和錯誤,由于這些錯誤信息的干擾,難以取得理想的去模糊效果。我們認(rèn)為,產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因之一是這些方法沒有考慮產(chǎn)生運(yùn)動模糊的運(yùn)動路徑在空間上是稀疏的,即沒有考慮運(yùn)動模糊核本身的稀疏性,從而無法得到準(zhǔn)確的模糊核。為此,本文考慮模糊核的稀疏性,并進(jìn)一步將其與Pan等提出自然圖像的稀疏性相結(jié)合,提出雙L0約束下模糊核求解方法。該方法使用L0約束項同時約束模糊核和圖像梯度的稀疏性,實現(xiàn)運(yùn)動模糊核的估計。

    由于L0正則約束是一個難以直接計算的問題,我們將Xu等[16]提出的半二次分裂最小化方法引入到本文方法的求解過程中。該方法根據(jù)圖像的L0約束可以在全局上控制圖像中非零梯度值的數(shù)量,從而并不再依賴圖像的局部特征,得到較為理想的去模糊效果。本文方法可以簡述為:運(yùn)用迭代的方法求取模糊核,在迭代的過程中,對中間圖像梯度和模糊核同時使用L0的正則約束項;分別使用半二次分裂最小化方法實現(xiàn)模糊核和清晰圖像的雙L0正則約束下的求解,即通過引入一個輔助變量將原有問題分裂成兩個有閉合解的子問題,從而得到一個最佳的逼近解。在最終圖像的恢復(fù)階段使用的是Krishnan[8]提出的超拉普拉斯分布逼近自然圖像的重尾分布。

    1雙L0正則約束估計模糊核

    1.1通常的圖像去模糊模型

    圖像模糊的數(shù)學(xué)模型可以表示為:

    B=K*U+N

    (1)

    其中B表示觀測到的模糊圖像,K表示模糊核,U表示對應(yīng)的清晰圖像,N表示噪聲,*表示卷積符號。

    從模糊圖像B恢復(fù)到清晰圖像U的過程是一個成像的逆過程,然而由于噪聲的存在,這種恢復(fù)過程通常是病態(tài)的,這樣一般的逆濾波方法[17]并不能得到一個理想的結(jié)果。為了獲得更好的結(jié)果,通常采用正則化方法建模得到能量最小化方程,然后進(jìn)行求解:

    (2)

    其中第一項是數(shù)據(jù)保真項,用來控制解的逼近程度;第二和三項為正則項,用來約束信號的能量;λ為圖像正則項參數(shù),用來調(diào)節(jié)圖像先驗知識的權(quán)值;γ是模糊核正則項參數(shù),用來調(diào)整模糊核先驗知識的權(quán)值。φ(U)和ω(K)分別代表圖像和模糊核的先驗知識的正則項,根據(jù)正則項的不同,可以產(chǎn)生不同的正則化方法。目前提出的正則化方法主要有表 1所示的幾種。可以看出:在圖像的約束項方面,非自然圖像統(tǒng)計的L0正則約束項具有更好的恢復(fù)結(jié)果,而在模糊核的先驗約束上,很少有人考慮L0的稀疏約束。

    表1 現(xiàn)有正則化方法的正則約束項

    1.2雙L0估計模糊核模型

    模糊核的估計對去運(yùn)動模糊是至關(guān)重要的,通過對比發(fā)現(xiàn),文獻(xiàn)[9,10,19]等利用自然圖像統(tǒng)計得到的Lp(0

    這一雙L0約束的模型可表示為下面的能量最小化表達(dá)式:

    (3)

    基于上述表達(dá)式的模糊核和清晰圖像求解可直接使用MAP框架[9, 13, 14, 18],即將上面的模型分成兩步反復(fù)迭代求解。首先初始化一個模糊核,利用這個模糊核求清晰圖像梯度,然后利用這個圖像梯度估計模糊核,之后再利用估計得到的模糊核繼續(xù)求清晰圖像。圖1給出雙L0估計模糊核算法的流程圖。

    圖1 雙L0求取模糊核流程圖

    1.3L0估計中間圖像

    由式(3)可以得到求解中間圖像的模型為:

    (4)

    由于式(4)是一個離散優(yōu)化問題,這類問題利用傳統(tǒng)的梯度下降法以及一些離散優(yōu)化方法非常難以解決。這里利用交替逼近的半正定二次分裂L0最小化方法。首先引入一個輔助變量G,這個G對應(yīng)于圖像U的梯度信息X,然后將式(4)重寫成下面的形式:

    (5)

    其中μ趨近于無限大時,這樣可以使式(5)的解接近于式(4)。而模型式(5)可以通過一個交替最小化G和X的方法解決。

    可將G初始化為一個全0的矩陣,這樣每一步迭代過程中,可以用以下的模型求X:

    (6)

    這是一個最小二乘最小化問題,它的閉合解為:

    (7)

    然后,可由得到的X求出G:

    (8)

    這是一個針對每個像素求式(8)最小值的問題,根據(jù)文獻(xiàn)[16]的證明可以得到相應(yīng)的解為:

    (9)

    1.4L0估計模糊核

    類似于式(3),模糊核可以通過如下的模型求解:

    (10)

    式(10)的解法與求解中間圖像梯度類似。首先引入一個輔助變量H,這個H對應(yīng)于模糊核K,然后將式(10)重寫成下面的形式:

    (11)

    其中β趨近于無限大,這樣可以使式(11)的解接近于式(10)。而對模型式(11)可以通過一個交替最小化H和K的方法解決。

    同樣,可將H初始化為一個全0的矩陣,這樣每一步迭代過程中,可以用以下的模型求K:

    (12)

    式(12)的閉合解為:

    (13)

    進(jìn)一步,由得到的K可求H:

    (14)

    得出相應(yīng)的解為:

    (15)

    1.5最終清晰圖像的恢復(fù)

    上面得到的X是清晰圖像的梯度,并不是最終的恢復(fù)圖像,還缺少了圖像的細(xì)節(jié)部分。因此在最后一步,可利用上面得到的模糊核K,然后用一個非盲的去卷積算法得到最終的恢復(fù)圖像。這里使用的是文獻(xiàn)[8]給出的超拉普拉斯方法,使用的是L0.5的正則約束項,模型如下:

    minuλ1‖K*U-B‖2+‖U‖0.5

    (16)

    1.6核心代碼

    本文使用MAP框架,利用半正定二次分裂最小化方法得到最優(yōu)逼近解,這里給出求解中間圖像的核心代碼,求解模糊核的代碼和求解中間圖像類似:

    function[Sx,Sy] =L0deblur_smooth(Sx,Sy,kernel,lambda,opts)

    betamax= 1e2;

    [N,M,D] =size(Sx);

    sizeI2D= [N,M];

    KER=psf2otf(kernel,sizeI2D);

    Den_KER=abs(KER).^2;

    Normin1_x=fft2(Sx);

    Normin1_y=fft2(Sy);

    ifD>1

    % 維度大于1時,擴(kuò)充維度

    Den_KER=repmat(Den_KER,[1,1,D]);

    end

    beta=opts.mu;

    kappa=opts.rho;

    whilebeta

    Denormin=beta+Den_KER;

    % 求出公式(7)中的分母

    h=Sx;

    % 清晰圖像梯度(x軸方向)

    v=Sy;

    ifD==1

    ht=h.^2

    % 得到小于閾值的像素點(diǎn)矩陣

    vt=v.^2

    else

    ht=sum((h.^2),3)

    ht=repmat(ht,[1,1,D]);

    vt=sum((v.^2),3)

    vt=repmat(vt,[1,1,D]);

    end

    h(ht)=0;v(vt)=0;

    FSx=(conj(KER).*Normin1_x+beta*fft2(h))./Denormin;

    FSy=(conj(KER).*Normin1_y+beta*fft2(v))./Denormin;

    Sx=real(ifft2(FSx));

    % 逆傅里葉變換求取結(jié)果

    Sy=real(ifft2(FSy));

    beta=beta*kappa;

    end

    end

    2實驗

    為了驗證上述方法的可行性和效果,本文分別對人造圖像和真實圖像進(jìn)行了大量的實驗。本實驗的實驗環(huán)境為:Window7 64位操作系統(tǒng),8GB內(nèi)存,CPU為Inter奔騰G620,軟件為Matlab2013a。實驗主要針對文獻(xiàn)[9,13,14]進(jìn)行對比,這些文獻(xiàn)中提出的方法都是最近效果比較好,并且比較有代表性的正則化方法。實驗中對仿真圖像分辨率為600×800,噪聲是參數(shù)為0.001的隨機(jī)噪聲。并且分辨率越大運(yùn)行時間越長,噪聲越大得到的恢復(fù)效果越差。每幅效果圖右邊從上到下的三幅小圖分別為模糊核、上方和下方白色小塊放大圖,其中標(biāo)題為“清晰圖像”和“模糊圖像”的子圖中的模糊核為真實的模糊核,其他的為算法估計得到的模糊核。

    圖2是圖像卷積模擬的模糊核后各算法的恢復(fù)結(jié)果。(a)是實際拍攝得到的清晰圖像,分辨率為600×800;(b)是卷積一個59×59的模糊核后加噪聲形成的模糊圖像;(c)是文獻(xiàn)[9]恢復(fù)結(jié)果,可以看出在模糊核比較大的時候,Krishnan等方法則會失效;(d)是文獻(xiàn)[13]的恢復(fù)結(jié)果,從圖中可看出雖然此方法可以求出一個接近的模糊核,但存在較大的錯誤;(e)是文獻(xiàn)[14]的恢復(fù)結(jié)果,從圖中可以看到模糊核的主干部分基本求的比較準(zhǔn)確,但周圍存在較多的噪聲和錯誤;(f)是本文的恢復(fù)結(jié)果,可以看出本文方法求出的模糊核是比較理想的。這個實驗說明在處理模擬運(yùn)動模糊的情況下,本文方法更有優(yōu)勢。

    圖2 模擬運(yùn)動模糊的恢復(fù)結(jié)果

    本文方法對真實的模糊圖像同樣可以取得較好的去模糊結(jié)果。如圖3所示是Krishnan等的方法中使用的真實模糊圖像(分辨率為1024×1280,模糊核的大小為25×25)。其中,(a)為真實的模糊圖像;(b)是文獻(xiàn)[9]方法估計的模糊核和恢復(fù)結(jié)果,可以看出模糊核估計的并不準(zhǔn)確;(c)是文獻(xiàn)[13]估計的模糊核和恢復(fù)結(jié)果,從圖可知模糊核還是有些偏差,導(dǎo)致恢復(fù)的效果不佳;(d)是文獻(xiàn)[14]估計的模糊核和恢復(fù)結(jié)果,其得到的模糊核也不準(zhǔn)確;(e)是本文方法得到的模糊核和恢復(fù)結(jié)果,從右邊的局部放大圖中可以看出,本文方法估計的模糊核和恢復(fù)結(jié)果都相對比較理想。

    圖3 真實運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)結(jié)果

    圖4是利用最近效果比較好的幾個算法對同一清晰圖像卷積不同模糊核得到的模糊圖像求取模糊核的結(jié)果(其中模糊核大小都為59×59)。從圖中可以看出,L1/L2+L1方法在這種較大尺度復(fù)雜模糊核估計中完全失效,L0+L2的方法雖然可以得到模糊核的基本主干,但都存在很多噪點(diǎn)和錯誤信息從而影響去模糊效果;而本文的雙L0方法估計的模糊核在大多數(shù)情況下能夠很好的去除噪點(diǎn)和錯誤,從而得到更加理想的運(yùn)動模糊核。

    圖4 估計的運(yùn)動模糊圖像的模糊核

    圖4中:第一行是真實模糊核;第二行是文獻(xiàn)[9]方法估計的模糊核,利用L1/L2正則項約束項約束圖像梯度,L1的正則項約束項約束運(yùn)動模糊核;第三行是文獻(xiàn)[13]方法估計的模糊核,利用L0的圖像梯度約束項和L2的模糊核約束項;第四行是文獻(xiàn)[14]方法估計的模糊核,利用L0的圖像梯度約束項和L2的模糊核約束項;第五行是利用本文雙L0方法估計的模糊核。

    表2是利用文獻(xiàn)[12]提供數(shù)據(jù)集中的8個模糊核來卷積拍攝到清晰圖像并加上噪聲,使用本文方法和最近效果比較理想的幾個算法求解得到恢復(fù)結(jié)果的峰值信噪比對比。從表中可以看出本文方法是最接近于真實模糊核的恢復(fù)結(jié)果的。

    表2 恢復(fù)結(jié)果的峰值信噪比對比

    3結(jié)語

    針對目前去除圖像運(yùn)動模糊的方法難以去除較復(fù)雜的模糊,以及當(dāng)前L0方法存在的一些不足,提出雙L0正則約束的運(yùn)動模糊去除方法。該方法根據(jù)圖像梯度的稀疏性以及運(yùn)動模糊核的稀疏性,在估計模糊核的過程中對中間圖像梯度和模糊核同時使用L0正則約束的稀疏先驗,從而得到了一個更加魯棒的運(yùn)動去模糊模型;進(jìn)一步,運(yùn)用一個半正定二次分裂方法求解該模型,得到準(zhǔn)確的模糊核;最后,使用L0.5的超拉普拉斯方法得到了較好的清晰原圖像。實驗結(jié)果表明該方法是可行的。以后的工作中將會考慮算法中參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整問題和最終恢復(fù)圖像中存在的振鈴效應(yīng)問題,以期得到更加清晰和準(zhǔn)確的去模糊結(jié)果。

    參考文獻(xiàn)

    [1]FergusR,SinghB,HertzmannA,etal.Removingcamerashakefromasinglephotograph[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG).ACM,2006,25(3):787-794.

    [2]ShanQ,JiaJ,AgarwalaA.High-qualitymotiondeblurringfromasingleimage[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG).ACM,2008,27(3):73.

    [3]ChoS,LeeS.Fastmotiondeblurring[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG).ACM,2009,28(5):145.

    [4]DaniilidisK,MaragosP,ParagiosN,etal.SingleImageDeblurringUsingMotionDensityFunctions[C]//DaniilidisK,MaragosP,ParagiosN.ComputerVision-ECCV2010.SpringerBerlinHeidelberg,2010:171-184.

    [5]ChanTF,Chiu-KwongW.Totalvariationblinddeconvolution[J].ImageProcessing,IEEETransactionson,1998,7(3):370-375.

    [6]FieldD.WhatIstheGoalofSensoryCoding?[J].NeuralComputation,1994,6(4):559-601.

    [7]AmizicB,MolinaR,KatsaggelosAK.SparseBayesianblindimagedeconvolutionwithparameterestimation[J].EURASIPJournalonImageandVideoProcessing,2012,2012(1):1-15.

    [8]KrishnanD,FergusR.Fastimagedeconvolutionusinghyper-Laplacianpriors[C]//AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2009:1033-1041.

    [9]KrishnanD,TayT,FergusR.Blinddeconvolutionusinganormalizedsparsitymeasure:ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)[C]//2011IEEEConferenceon,Providence,RI,2011:20-25.

    [10]WipfD,ZhangH.RevisitingBayesianblinddeconvolution[J].EprintarXiv:2013(15):3595-3634.

    [11]BenichouxA,VincentE,GribonvalR.Afundamentalpitfallinblinddeconvolutionwithsparseandshift-invariantpriors:Acoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP)[C]//2013IEEEInternationalConferenceon,Vancouver,BC,2013:26-31.

    [12]LevinA,WeissY,DurandF,etal.Understandingandevaluatingblinddeconvolutionalgorithms[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2009.CVPR2009.IEEEConferenceon.IEEE, 2009:1964-1971.

    [13]JinshanP,ZhixunS.FastL0-RegularizedKernelEstimationforRobustMotionDeblurring[J].SignalProcessingLetters,IEEE,2013,20(9):841-844.

    [14]LiX,ShichengZ,JiayaJ.UnnaturalL0SparseRepresentationforNaturalImageDeblurring:ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)[C]//2013IEEEConferenceon,Portland,OR,2013:23-28.

    [15]PanJ,HuZ,SuZ,etal.DeblurringTextImagesviaL0-RegularizedIntensityandGradientPrior:ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)[C]//2014IEEEConferenceon,Columbus,OH,USA,2014:23-28.

    [16]XuL,LuC,XuY,etal.ImagesmoothingviaL0gradientminimization[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG),2011,30(6):174.

    [17] 李沛秦,謝劍斌,陳章永,等.一種面向目標(biāo)區(qū)域的快速去模糊算法[J].信號處理,2010(8):1240-1245.

    [18]KoteraJ,roubekF,MilanfarP.Blinddeconvolutionusingalternatingmaximumaposterioriestimationwithheavy-tailedpriors[C]//ComputerAnalysisofImagesandPatterns.SpringerBerlinHeidelberg,2013:59-66.

    [19]LevinA,WeissY,DurandF,etal.UnderstandingBlindDeconvolutionAlgorithms[J].PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson,2011,33(12):2354-2367.

    IMAGE MOTION DEBLURRING BASED ON DOUBLE L0SPARSE PRIORI

    Tao Zongqin1Fang Xianyong1,2Tan Yejing1Chen Shangwen1

    1(Institute of Media Computing,Anhui University,Hefei 230601,Anhui,China)2(State Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University,Nanjing 210023,Jiangsu,China)

    AbstractExisting image motion deblurring methods cannot obtain ideal results when dealing with the complex motion blurs. One of the reasons is that they generally only consider the sparsity of image gradients but ignore the sparsity of blur kernel. To overcome this limitation, this paper presents a new motion deblurring method with double L0 regular constraints, which applies the L0 regular constraints to both the natural image gradients and blur kernel, by combining the semi-definite quadratic splitting minimisation method it carries out the solution optimisation and realises the blur kernel estimation under the conditions of natural blurred image gradients and average sparsity of blur kernel. It further adopts a hyper-Laplacian term with L0.5regular constraint to restore the final deblurred image. Experiment finds that the proposed method can well remove the rather complex motion blur of single image and better overcome the estimated noise and errors in blur kernel, and consequently obtains a more ideal motion deblurring effect than existing methods.

    KeywordsL0 regular constraintMotion deblurringSemi-definite quadratic splitting

    收稿日期:2014-12-26。安徽省自然科學(xué)基金項目(1408085MF 113,1308085QF100);南京大學(xué)計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實驗室開放課題(KFKT2013B12)。陶宗勤,碩士生,主研領(lǐng)域:計算機(jī)視覺和計算攝影。方賢勇,教授。談業(yè)靜,碩士生。陳尚文,博士生。

    中圖分類號TP391.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

    DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.050

    猜你喜歡
    先驗正則梯度
    一個改進(jìn)的WYL型三項共軛梯度法
    一種自適應(yīng)Dai-Liao共軛梯度法
    基于無噪圖像塊先驗的MRI低秩分解去噪算法研究
    剩余有限Minimax可解群的4階正則自同構(gòu)
    一類扭積形式的梯度近Ricci孤立子
    類似于VNL環(huán)的環(huán)
    基于自適應(yīng)塊組割先驗的噪聲圖像超分辨率重建
    基于平滑先驗法的被動聲信號趨勢項消除
    先驗的廢話與功能的進(jìn)路
    有限秩的可解群的正則自同構(gòu)
    国产精品久久久久久av不卡| 人人妻人人澡欧美一区二区| 国产精品三级大全| 国产老妇伦熟女老妇高清| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 久久亚洲国产成人精品v| 成人特级黄色片久久久久久久| 久久精品国产自在天天线| 久久久精品欧美日韩精品| 亚洲最大成人手机在线| 一本精品99久久精品77| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 最新中文字幕久久久久| av在线天堂中文字幕| 国产淫片久久久久久久久| 天堂影院成人在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 一区福利在线观看| 嫩草影院新地址| 久久精品国产亚洲网站| 一级毛片aaaaaa免费看小| 全区人妻精品视频| 97超视频在线观看视频| 亚洲欧美日韩高清专用| 亚洲在线自拍视频| 国产免费一级a男人的天堂| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 在线观看美女被高潮喷水网站| 午夜激情欧美在线| 国产精品不卡视频一区二区| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 久久精品综合一区二区三区| 99热6这里只有精品| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 久久精品影院6| 男插女下体视频免费在线播放| 久久午夜亚洲精品久久| 性欧美人与动物交配| 久久草成人影院| 欧美一级a爱片免费观看看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 哪里可以看免费的av片| 可以在线观看的亚洲视频| 欧美一级a爱片免费观看看| 欧美三级亚洲精品| 床上黄色一级片| 国内精品宾馆在线| 亚洲丝袜综合中文字幕| 免费看a级黄色片| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产成人aa在线观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 日韩三级伦理在线观看| 日本一二三区视频观看| 中文字幕久久专区| 成人毛片60女人毛片免费| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄 | 日韩欧美精品免费久久| 日本一本二区三区精品| 91久久精品电影网| 亚洲最大成人av| 热99re8久久精品国产| 国产在线男女| 亚洲乱码一区二区免费版| 舔av片在线| 一级黄片播放器| 中文字幕av在线有码专区| 日韩欧美 国产精品| 亚洲精品色激情综合| 在线观看午夜福利视频| 亚洲在线观看片| 日本-黄色视频高清免费观看| 久久久久久久久大av| 亚洲高清免费不卡视频| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 最后的刺客免费高清国语| 国产av一区在线观看免费| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 99久久精品热视频| 亚洲五月天丁香| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 欧美最新免费一区二区三区| 深夜精品福利| 午夜激情福利司机影院| 国产探花极品一区二区| 久久久成人免费电影| 美女内射精品一级片tv| 久久久精品大字幕| 国产极品天堂在线| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 午夜福利成人在线免费观看| 日本黄色视频三级网站网址| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 在线播放国产精品三级| 色哟哟哟哟哟哟| 国产精品日韩av在线免费观看| 最近的中文字幕免费完整| 看黄色毛片网站| av天堂在线播放| 偷拍熟女少妇极品色| 干丝袜人妻中文字幕| 不卡视频在线观看欧美| 久久久成人免费电影| 久久国内精品自在自线图片| 午夜免费男女啪啪视频观看| 黄片无遮挡物在线观看| videossex国产| 男女那种视频在线观看| 精品一区二区三区人妻视频| 久久久久久国产a免费观看| 国产精品一二三区在线看| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久久久久久久大av| 国产精品嫩草影院av在线观看| 免费人成在线观看视频色| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 91久久精品国产一区二区三区| 久久久久性生活片| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 97超视频在线观看视频| 青春草国产在线视频 | 亚洲无线在线观看| 欧美高清性xxxxhd video| 精品不卡国产一区二区三区| 色哟哟·www| 免费在线观看成人毛片| 久久久久久久久久久免费av| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 天堂中文最新版在线下载 | 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 99热精品在线国产| 黄片wwwwww| 一区二区三区免费毛片| a级一级毛片免费在线观看| 亚洲真实伦在线观看| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产在视频线在精品| 成年女人看的毛片在线观看| 国产视频首页在线观看| 国产久久久一区二区三区| 亚洲第一区二区三区不卡| a级毛片免费高清观看在线播放| 桃色一区二区三区在线观看| 日本成人三级电影网站| 乱人视频在线观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 又粗又爽又猛毛片免费看| 久久综合国产亚洲精品| 国产亚洲av片在线观看秒播厂 | 91精品一卡2卡3卡4卡| 五月伊人婷婷丁香| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 内射极品少妇av片p| 国产高清激情床上av| 久久久色成人| 亚洲最大成人中文| 国产精品三级大全| 老司机福利观看| 小说图片视频综合网站| 久久久精品欧美日韩精品| 免费黄网站久久成人精品| 中文亚洲av片在线观看爽| 一级毛片电影观看 | 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 99视频精品全部免费 在线| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 免费在线观看成人毛片| 高清午夜精品一区二区三区 | 久久鲁丝午夜福利片| 91麻豆精品激情在线观看国产| 麻豆成人午夜福利视频| 网址你懂的国产日韩在线| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 亚洲自偷自拍三级| 亚洲精品456在线播放app| 小说图片视频综合网站| 色哟哟·www| 人妻久久中文字幕网| 国内精品美女久久久久久| 国产精品精品国产色婷婷| 99热这里只有精品一区| 国产精品一区二区性色av| 一级毛片久久久久久久久女| 联通29元200g的流量卡| 亚洲精品日韩av片在线观看| 最后的刺客免费高清国语| 国产午夜精品一二区理论片| 热99在线观看视频| 国产淫片久久久久久久久| 国产精品乱码一区二三区的特点| 一边亲一边摸免费视频| 中文字幕免费在线视频6| 亚洲一区二区三区色噜噜| 黄色视频,在线免费观看| 亚洲久久久久久中文字幕| 国产一级毛片七仙女欲春2| 乱人视频在线观看| 级片在线观看| 少妇人妻一区二区三区视频| 欧美xxxx性猛交bbbb| 欧美激情久久久久久爽电影| 成人特级av手机在线观看| 午夜福利成人在线免费观看| 久久欧美精品欧美久久欧美| 一本久久中文字幕| 久久久久国产网址| 色综合站精品国产| 色尼玛亚洲综合影院| 国产三级中文精品| 国内精品宾馆在线| 免费av不卡在线播放| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 亚洲人成网站在线播| 亚洲一区二区三区色噜噜| 狠狠狠狠99中文字幕| 久久久精品大字幕| 亚洲综合色惰| 久久草成人影院| 两个人的视频大全免费| 好男人视频免费观看在线| 成人午夜精彩视频在线观看| 免费电影在线观看免费观看| 成年免费大片在线观看| 99视频精品全部免费 在线| 听说在线观看完整版免费高清| 国产av一区在线观看免费| 亚洲真实伦在线观看| 美女cb高潮喷水在线观看| 波多野结衣巨乳人妻| 久久这里只有精品中国| 欧美3d第一页| 国产爱豆传媒在线观看| 婷婷精品国产亚洲av| 国产黄a三级三级三级人| 国产精品久久电影中文字幕| 此物有八面人人有两片| 久久午夜亚洲精品久久| 女同久久另类99精品国产91| 最近中文字幕高清免费大全6| 免费人成在线观看视频色| 午夜a级毛片| 国产成人aa在线观看| 亚洲成人av在线免费| 一级二级三级毛片免费看| 久久久a久久爽久久v久久| 亚洲乱码一区二区免费版| 老司机影院成人| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 禁无遮挡网站| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 三级毛片av免费| 黄色日韩在线| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲丝袜综合中文字幕| 波多野结衣高清作品| 欧美极品一区二区三区四区| 99国产极品粉嫩在线观看| 99久国产av精品国产电影| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 一级毛片久久久久久久久女| 亚洲丝袜综合中文字幕| 亚洲18禁久久av| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| ponron亚洲| 嫩草影院入口| 伦理电影大哥的女人| or卡值多少钱| 中文字幕av在线有码专区| 97超视频在线观看视频| 人妻久久中文字幕网| 2022亚洲国产成人精品| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 免费看av在线观看网站| 此物有八面人人有两片| 国产成人aa在线观看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 麻豆精品久久久久久蜜桃| 麻豆久久精品国产亚洲av| 久久韩国三级中文字幕| 日韩国内少妇激情av| 久久久久久久午夜电影| 亚洲三级黄色毛片| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产av一区在线观看免费| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 国产精品一区www在线观看| 小说图片视频综合网站| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 搞女人的毛片| 欧美性感艳星| 91狼人影院| 床上黄色一级片| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 国产一区二区在线观看日韩| 国产精品蜜桃在线观看 | 亚洲最大成人手机在线| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 哪个播放器可以免费观看大片| 一进一出抽搐动态| 男女啪啪激烈高潮av片| 欧美xxxx性猛交bbbb| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产成人影院久久av| h日本视频在线播放| 日本爱情动作片www.在线观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 精品久久国产蜜桃| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 久久中文看片网| 亚洲图色成人| 久久亚洲精品不卡| 久久精品国产亚洲av天美| 哪个播放器可以免费观看大片| 青春草国产在线视频 | 亚洲最大成人手机在线| 天堂中文最新版在线下载 | 人妻制服诱惑在线中文字幕| 两个人视频免费观看高清| 国产精品99久久久久久久久| 天美传媒精品一区二区| 内射极品少妇av片p| 乱人视频在线观看| 欧美日韩国产亚洲二区| 国产精品精品国产色婷婷| 麻豆一二三区av精品| 亚洲18禁久久av| 国产综合懂色| 99久久中文字幕三级久久日本| 99久久人妻综合| 最新中文字幕久久久久| 亚洲图色成人| 日韩制服骚丝袜av| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 日韩精品有码人妻一区| 国产v大片淫在线免费观看| 91aial.com中文字幕在线观看| 国产日本99.免费观看| 在线观看av片永久免费下载| 人妻少妇偷人精品九色| 日韩人妻高清精品专区| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产精品一区二区性色av| 国产亚洲精品久久久com| av福利片在线观看| 亚洲精品国产av成人精品| 网址你懂的国产日韩在线| 丝袜美腿在线中文| 伦理电影大哥的女人| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 伦精品一区二区三区| 中文字幕熟女人妻在线| 中文资源天堂在线| 免费看美女性在线毛片视频| 欧美日韩国产亚洲二区| 嫩草影院新地址| 日本熟妇午夜| 亚洲av熟女| 日韩国内少妇激情av| 天美传媒精品一区二区| 欧美不卡视频在线免费观看| 国产精品久久视频播放| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 一边摸一边抽搐一进一小说| 免费观看在线日韩| 国产老妇伦熟女老妇高清| 身体一侧抽搐| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 此物有八面人人有两片| 欧美丝袜亚洲另类| 欧美日韩在线观看h| 成年免费大片在线观看| 精品久久久久久久久亚洲| 嘟嘟电影网在线观看| 国产真实伦视频高清在线观看| 日本黄色片子视频| 精品久久久久久久久亚洲| 中文字幕制服av| 精品久久久久久久久亚洲| 亚洲av电影不卡..在线观看| 丰满的人妻完整版| 真实男女啪啪啪动态图| 国产精品一区二区三区四区久久| 国产精品野战在线观看| or卡值多少钱| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 岛国在线免费视频观看| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲va在线va天堂va国产| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲最大成人手机在线| 中文字幕av成人在线电影| 在线免费观看不下载黄p国产| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产亚洲欧美98| 村上凉子中文字幕在线| 极品教师在线视频| av免费观看日本| 极品教师在线视频| 色综合亚洲欧美另类图片| 观看免费一级毛片| 天堂√8在线中文| 成人一区二区视频在线观看| 中国国产av一级| 国产精品99久久久久久久久| 国产精品久久久久久av不卡| 免费观看在线日韩| 51国产日韩欧美| 3wmmmm亚洲av在线观看| 99久久人妻综合| 国产精品一及| 可以在线观看毛片的网站| 亚洲国产欧美人成| 国产伦在线观看视频一区| 午夜亚洲福利在线播放| 免费av不卡在线播放| 岛国在线免费视频观看| 99视频精品全部免费 在线| 男人和女人高潮做爰伦理| 久久热精品热| 久久精品久久久久久久性| 久久99蜜桃精品久久| 精品日产1卡2卡| 丰满的人妻完整版| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲在久久综合| 99国产精品一区二区蜜桃av| 女同久久另类99精品国产91| 国产精华一区二区三区| av在线蜜桃| 国产精品美女特级片免费视频播放器| av在线观看视频网站免费| 极品教师在线视频| 色吧在线观看| 国产午夜精品一二区理论片| 舔av片在线| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 日韩欧美国产在线观看| 亚洲欧洲日产国产| 尾随美女入室| 国产精品久久视频播放| 欧美精品一区二区大全| a级毛色黄片| 色噜噜av男人的天堂激情| 乱码一卡2卡4卡精品| 亚洲国产欧美在线一区| 18+在线观看网站| 国产高清有码在线观看视频| 国产精品一区二区在线观看99 | 哪里可以看免费的av片| 欧美+日韩+精品| 91久久精品国产一区二区成人| 全区人妻精品视频| 99热6这里只有精品| 五月伊人婷婷丁香| 日本一本二区三区精品| 中国国产av一级| 免费无遮挡裸体视频| 男人的好看免费观看在线视频| 日本免费一区二区三区高清不卡| 亚洲一区高清亚洲精品| 搡女人真爽免费视频火全软件| av在线老鸭窝| 乱人视频在线观看| av天堂中文字幕网| 国产淫片久久久久久久久| 欧美日本亚洲视频在线播放| 国产乱人偷精品视频| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 欧美精品国产亚洲| 国产亚洲精品av在线| 卡戴珊不雅视频在线播放| 国产极品精品免费视频能看的| 国产成人aa在线观看| 哪个播放器可以免费观看大片| 中文在线观看免费www的网站| 男女边吃奶边做爰视频| 看免费成人av毛片| 精品欧美国产一区二区三| 欧美又色又爽又黄视频| 99热这里只有精品一区| 哪里可以看免费的av片| 亚洲欧美日韩东京热| 一级毛片我不卡| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产精品一二三区在线看| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 啦啦啦韩国在线观看视频| 一级二级三级毛片免费看| 黄色日韩在线| 热99re8久久精品国产| 最新中文字幕久久久久| 一级毛片aaaaaa免费看小| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产精品久久久久久久电影| 午夜激情福利司机影院| 草草在线视频免费看| 日韩一区二区视频免费看| 91久久精品国产一区二区成人| 欧美不卡视频在线免费观看| 国产片特级美女逼逼视频| 久久99精品国语久久久| 国产大屁股一区二区在线视频| 变态另类丝袜制服| 日韩国内少妇激情av| 国产亚洲av嫩草精品影院| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 级片在线观看| 听说在线观看完整版免费高清| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产成人aa在线观看| 最新中文字幕久久久久| 国产精品野战在线观看| 国产成人a∨麻豆精品| 成人毛片a级毛片在线播放| 精品日产1卡2卡| 天堂√8在线中文| 亚洲最大成人中文| 亚洲国产色片| 男人舔女人下体高潮全视频| 美女被艹到高潮喷水动态| 欧美zozozo另类| 日本黄大片高清| 中出人妻视频一区二区| 久久精品影院6| 九草在线视频观看| 成人性生交大片免费视频hd| 一区福利在线观看| 赤兔流量卡办理| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 午夜福利在线在线| 高清在线视频一区二区三区 | 校园人妻丝袜中文字幕| 色哟哟哟哟哟哟| 欧美成人免费av一区二区三区| 亚洲av免费在线观看| 特级一级黄色大片| 毛片女人毛片| 精华霜和精华液先用哪个| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 国产黄片视频在线免费观看| 1000部很黄的大片| 亚洲美女搞黄在线观看| 成年女人永久免费观看视频| 波野结衣二区三区在线| 少妇人妻精品综合一区二区 | 久久草成人影院| 亚洲av成人av| 免费无遮挡裸体视频| 午夜激情欧美在线| 国产私拍福利视频在线观看| av在线亚洲专区| 亚洲精品久久国产高清桃花| 国产精品综合久久久久久久免费| 嘟嘟电影网在线观看| 99热只有精品国产| 久久亚洲国产成人精品v| 最后的刺客免费高清国语| 99国产极品粉嫩在线观看| 久久人妻av系列| 欧美一区二区亚洲| av在线蜜桃| 欧美高清性xxxxhd video| 国产视频首页在线观看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 成人午夜精彩视频在线观看| 国产精品久久视频播放| 欧美日本亚洲视频在线播放| 午夜精品一区二区三区免费看| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产精品综合久久久久久久免费| 久久精品国产亚洲av天美| 青春草亚洲视频在线观看| 国产极品精品免费视频能看的| 成熟少妇高潮喷水视频| 亚洲欧洲日产国产| 99视频精品全部免费 在线| 国产精品伦人一区二区| 国产一区二区激情短视频| 国产精品一区二区在线观看99 | 日韩成人av中文字幕在线观看| 精品一区二区三区人妻视频| 九九爱精品视频在线观看| 成人漫画全彩无遮挡| 我的老师免费观看完整版| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 91久久精品国产一区二区三区| 国产精品久久久久久久电影| 特大巨黑吊av在线直播| 国产一区二区激情短视频| 欧美区成人在线视频| 美女高潮的动态| 床上黄色一级片| 女同久久另类99精品国产91| 久久草成人影院| 成人特级av手机在线观看| 亚洲国产高清在线一区二区三| 成熟少妇高潮喷水视频| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 国产午夜福利久久久久久| 老司机福利观看| 舔av片在线| 亚洲成人久久性| 国产精品久久电影中文字幕| 一级二级三级毛片免费看| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲av一区综合|