《表4 BSNR=30dB时各算法非盲去模糊对比》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
为更客观地展现本文方法的有效性，采用PSNR作为性能指标对所选图像在两种噪声下分别进行了实验，结果见表3、表4。
| 图表编号 | XD00154279200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.08.16 |
| 作者 | 卢鹏、余勤 |
| 绘制单位 | 四川大学电气工程学院、四川大学电气工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 对比在DRIVE,STARE和CHASE＿DB数据集中不同算法的性能》2021.02.25
- 《表2 四路源信号时各算法性能对比》2020.06.10
- 《表1 三路源信号时各算法性能对比》2020.06.10
- 《表1 不同算法在不同测试图片去模糊问题中收敛所需迭代步数（Iter）以及最后的PSNR(dB)》2020.04.01
- 《表1 不同算法的降噪量对比（dB)》2020.06.28
- 《表3 BSNR=40dB时各算法非盲去模糊对比》2020.08.16
- 《表1 基于L0范数和NLTV图像非盲去模糊算法》2020.08.16
- 《表2 基于L0范数和联合全变分盲去模糊算法》2020.08.16
- 《表5 各算法盲去模糊PSNR/dB对比》2020.08.16
- 《表2 边缘提取算法与传统算法效果对比单位：dB》2020.08.18
- 《表1 4种薰衣草在干旱胁迫30 d时各生理指标值》2019.12.10
- 《表1 各个对比算法的输出参数在-10 dB～10 dB的平均结果》2019.11.01
- 《表2 数学模型对比分析：基于区间值犹豫模糊熵的DB模式指标权重确定》2019.09.01
- 《表4 一级指标熵值：基于区间值犹豫模糊熵的DB模式指标权重确定》2019.09.01
- 《表1 30 dB高斯噪声的两种模拟数据下各种算法的解混运算时间》2019.10.01
- 《表2 不同算法的去噪性能比较(K=4,δ=0.10,0.15,0.20,0.30)(dB)》2019.08.20
- 《表4 30dB噪声下特征量》2019.09.28
- 《表4 25℃时各算法性能》2019.04.15
- 《表4 黑暗培养下30 d时各培养基中的愈伤组织增殖率》2019.02.15
- 《表1:四种算法在非盲图像去模糊中的比较》2018.12.15