稀疏表示在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用研究.pdf

1、本文重點(diǎn)關(guān)注圖像去噪、圖像修補(bǔ)以及圖像超分辨率重建的研究。由于成像系統(tǒng)和外界環(huán)境等客觀因素，在生成、傳送和存儲(chǔ)過(guò)程中，會(huì)使得圖像的質(zhì)量有所下降，所以希望能夠?qū)ふ乙环N圖像復(fù)原技術(shù)，對(duì)已知的降質(zhì)圖像進(jìn)行圖像處理，來(lái)盡可能的還原圖像本身。圖像的超分辨率重建是一種通過(guò)信號(hào)處理的方法獲得高分辨率的技術(shù)，在醫(yī)學(xué)、軍工、遙感和天文等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。
　　本文重點(diǎn)介紹基于稀疏表示的灰度圖像降噪模型，針對(duì)高斯白噪聲這一種噪聲，運(yùn)用灰度K-SVD算

2、法進(jìn)行圖像降噪，并引入一種字典原子改進(jìn)算法，選擇最優(yōu)原子來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行去噪，取得了更好的降噪結(jié)果。而后擴(kuò)展到彩色圖像三通道去噪的問(wèn)題，能夠處理高斯白噪聲和非均值噪聲這兩種噪聲。
　　同時(shí)，利用圖像稀疏表示算法處理圖像修補(bǔ)的問(wèn)題，填補(bǔ)圖像的孔洞信息，能恢復(fù)出較好的結(jié)果。在后續(xù)的研究中，本文從單尺度字典的研究擴(kuò)展到多尺度字典的研究，提高了圖像降噪的效果。
　　最后介紹了基于稀疏表示的圖像的超分辨率重建算法，針對(duì)彩色圖像三通道的特點(diǎn)