壓縮感知及稀疏性分解在圖像復原中的應用研究.pdf

1、由于物理原理或技術條件的限制以及噪聲的介入，圖像在形成、傳輸和記錄的過程中，其質量產(chǎn)生了不同程度的下降，需要使用圖像復原技術，由降質的觀測結果恢復原始不失真圖像的信息。2006年提出的壓縮感知理論，突破了傳統(tǒng)Nyquist采樣定理的瓶頸，使得高分辨率信號的直接獲取成為可能，并已在圖像復原領域得到了初步應用，對其研究具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。另外，使用經(jīng)典的小波圖像壓縮技術在低碼率壓縮時，得到的解壓圖像出現(xiàn)人工效應，退化嚴重，采用后處

2、理技術恢復和改善圖像質量有著極大的實際意義和應用價值。
　　 本文圍繞著靜止圖像復原這條主線，分別對壓縮感知理論在降晰含噪圖像復原中的應用問題和基于小波變換的低碼率壓縮圖像的后處理問題進行了研究和探索。針對前者，提出了一種基于壓縮感知理論的小波域圖像Bayes復原算法。與已應用壓縮感知理論進行圖像復原的算法相比，該算法具有計算復雜度低、結構簡單和易于實現(xiàn)的優(yōu)點，實驗結果說明了該算法能夠改善不同退化函數(shù)和噪聲模型影響下降質圖像的主