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提出了一种描述自然图像小尺度模式的新方法. 其中心思想是将小尺度信息的建模问题转化为图像区域上Sobolev空间的序列能量极小化问题, 进而转化为序列特征值问题. 从数学上分析了小尺度模式的多层次结构及模型的收敛性. 本文还提出一种新的自适应多层次化图像表示方法, 并可应用于图像合成及视觉感知等方面. 从数值计算的角度上, 通过稀疏对称矩阵特征值分解可方便地获得不同层次的小尺度模式.
本文提出了一种描述自然图像小尺 度模式的新方法,其中心思想是将小尺度信息的建模问题转化为图像区域上 Sobolev空间的序列能量极小化问题,进而转化为序列特征值问题.本文从数 学上分析了小尺度模式的多层次结构及模型的收敛性.本文还获得一种新的 自适应多层次化图像表示方法并可应用于 图像合成及视觉感知等方面.从数值计算的角度 上,通过稀疏对称矩阵特征值分解可方便地获得不同层次的小尺度模式.

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