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文檔簡介
1、隨著計算機多媒體技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像處理也取得了相應(yīng)地發(fā)展。但是由于各種原因,如圖像的獲取、傳輸和存儲過程中等的影響,圖像的質(zhì)量會產(chǎn)生退化現(xiàn)象。而噪聲以及運動模糊為最為常見的圖像退化問題。圖像的噪聲多產(chǎn)生于圖像采集和傳輸?shù)倪^程,而相機和觀察物間的的相對運動則造成了圖像的運動模糊退化。二者都對圖像的質(zhì)量產(chǎn)生了重要的影響。本文的研究工作主要研究圖像去噪以及運動模糊圖像的恢復(fù)問題。
去除圖像噪聲是圖像過程常有的預(yù)處理操作。對于圖像去
2、噪,本文詳細(xì)介紹了幾種經(jīng)典去噪算法的數(shù)學(xué)原理以及優(yōu)缺點。噪聲,作為一種特殊的信號,本文將其作為最普通的信號來進行處理,主要應(yīng)用經(jīng)典的信號處理和機器識別方法的獨立分量分析方法ICA。ICA算法首先認(rèn)為圖像和噪聲是相互獨立的,再在統(tǒng)計的基礎(chǔ)上,從圖像中重構(gòu)原始圖像,在獨立成分分析模型的基礎(chǔ)上提出了一種新的單道去噪方法,取得了理想的效果。
針對運動模糊圖像恢復(fù)問題,本文詳細(xì)地介紹了幾種最為常見最為經(jīng)典的模糊圖像恢復(fù)算法,探討了各個方
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