基于稀疏正則化的壓縮圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、圖像壓縮技術(shù)能夠有效地降低數(shù)據(jù)量，從而有利于節(jié)省通信信道，提高信息的傳輸速率，已廣泛應(yīng)用于信號分析和處理領(lǐng)域。然而，圖像壓縮-解壓縮過程會造成圖像噪聲、模糊等圖像質(zhì)量退化問題，這將直接影響到圖像的應(yīng)用效能。因此，有必要開展針對壓縮圖像的復(fù)原處理方法研究。本論文即是基于圖像壓縮原理，深入分析壓縮所致的圖像質(zhì)量退化特性，在此基礎(chǔ)上建立壓縮圖像的復(fù)原處理模型與方法。具體開展的研究內(nèi)容如下:
　　首先，從圖像退化模型出發(fā)，結(jié)合圖像壓縮編碼

2、原理，分析了基于離散余弦變換的圖像壓縮算法對圖像質(zhì)量的影響。
　　其次，壓縮圖像本身就是稀疏表示，對于稀疏表示關(guān)鍵部分是對字典的選擇。針對字典與圖像本身自適應(yīng)問題，給出了一種自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)，然后結(jié)合自適應(yīng)字典構(gòu)建了稀疏自適應(yīng)表示，該方法解決了壓縮感知系統(tǒng)中如何利用圖像塊的觀測值構(gòu)建自適應(yīng)字典的問題。
　　再次，針對壓縮所致的圖像質(zhì)量退化特性，基于稀疏表示思想和壓縮傳感理論，構(gòu)建稀疏正則化先驗(yàn)，并將其引入圖像復(fù)原的稀疏正則化模