基于剪切波的圖像復原算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)今社會信息化進程的加深，人類獲取信息的方式也愈加趨于多樣化，其中，基于圖像的信息獲取方式因其獨有的直觀、形象的優(yōu)勢而在此進程中扮演著重要的角色。然而，由于成像系統(tǒng)的物理局限性、復雜的成像環(huán)境等不可抗因素以及成像設備與目標的相對移動、散焦等相對易控因素的存在，不可避免的會給圖像引入一定程度的模糊和噪聲，甚至造成圖像的平滑失真，進而阻礙對圖像的進一步利用。由此，對圖像進行復原成為一項意義重大的課題。
　　剪切波是一種多尺度、多方

2、向、多分辨率的表示工具，具有很強的方向敏感性和各向異性，并且具有接近最優(yōu)的稀疏表示性能。鑒于此，本文以剪切波變換為圖像表示工具，最大程度提取了圖像的紋理細節(jié)信息，以較少的系數(shù)集合了圖像的大部分能量。本論文主要研究內容和創(chuàng)新如下:
　　1.研究了剪切波理論及其離散化算法，并且詳細介紹了基于頻域的剪切波快速離散化算法，并對其兩個關鍵步驟:(1)基于拉普拉斯金字塔算法的多尺度分解;(2)基于偽極向格的方向局部化，進行了仿真與分析，指出剪

3、切波不同尺度分解水平相當于經歷不同截止頻率的低通濾波器，分解尺度越多，其低通濾波器截止頻率就越低，低頻圖像所包含的能量就越少，方向局部化內容就越豐富，一定程度上，這非常有利于對圖像紋理細節(jié)及結構信息進行提取。最后就其稀疏性、復雜度、冗余度進行了仿真與分析說明。
　　2.描述了圖像去模糊過程中非常突出又棘手的病態(tài)性問題，提出了基于傅里葉域的Tikhonov正則化反變換和基于剪切域的自適應閾值廣義交叉驗證(GeneralizedCro

4、ssValidation，GCV)的雙域圖像復原算法，并對算法涉及到的未知參數(shù)進行自適應估計。仿真結果表明，相對于傅里葉-小波域復原(Fourier-Wavelet)算法，該算法更好的保持了圖像的紋理、細節(jié)信息和重要的結構信息，無論是在視覺效果還是數(shù)值比較上，均具有較好的性能，除此之外，該算法基于不同類型模糊算子的仿真結果表明了此算法對不同模糊算子的普遍適用性。
　　3.將圖像投影到剪切域，提出采用拉普拉斯(Laplacian)分