

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),越來(lái)越多的學(xué)者致力于圖像處理領(lǐng)域的研究,使圖像處理技術(shù)得到了快速發(fā)展。本文在研究結(jié)構(gòu)相似度(SSIM)的基礎(chǔ)上,針對(duì)圖像處理中的去噪問(wèn)題,提出了一些新的基于結(jié)構(gòu)相似度的去噪模型,并給出了新模型的求解方法。本文的主要內(nèi)容如下:
1.在經(jīng)典的ROF模型中,作為其忠誠(chéng)項(xiàng)的L2度量沒(méi)有考慮圖像的空間結(jié)構(gòu)性,導(dǎo)致恢復(fù)圖像視覺(jué)效果差。針對(duì)這一缺陷,引入一種基于結(jié)構(gòu)相似度的度量作為模型的忠誠(chéng)項(xiàng),提出了一種新的去噪模型(模型1)。在模
2、型1的基礎(chǔ)上,為了保護(hù)圖像的邊緣結(jié)構(gòu)不被破壞,用非凸形式的正則項(xiàng)代替模型1中的TV正則項(xiàng),得到了另一個(gè)自適應(yīng)性的新模型(模型2)。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于ROF模型,模型1和模型2的去噪結(jié)果有效改善了恢復(fù)圖像的視覺(jué)效果,并且模型2在保護(hù)邊緣方面的性能優(yōu)于模型1。
2.傳統(tǒng)的非局部均值濾波算法中,在細(xì)節(jié)豐富的邊緣區(qū)域的小塊很難找到與之相似性較高的小塊,故加權(quán)平均效果不明顯,導(dǎo)致它在邊緣區(qū)域去噪能力較弱。針對(duì)這一缺陷,提出一種自適
3、應(yīng)的權(quán)函數(shù)計(jì)算方法。新的權(quán)函數(shù)計(jì)算方法中,在邊緣區(qū)域,引入結(jié)構(gòu)相似度參數(shù)作為小塊相似性的度量。由于結(jié)構(gòu)相似度充分考慮了圖像的結(jié)構(gòu)信息,能夠準(zhǔn)確地將邊緣區(qū)域的相似小塊與不相似小塊區(qū)別開(kāi)來(lái),增強(qiáng)算法在結(jié)構(gòu)信息復(fù)雜的邊緣區(qū)域的作用。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,新算法在去噪過(guò)程中,能夠保護(hù)圖像的細(xì)節(jié)信息不被磨損,從而提高恢復(fù)圖像的視覺(jué)效果。
3.基于結(jié)構(gòu)相似度與稀疏表示理論,提出了一種改進(jìn)的稀疏正則化方法。在新方法中,利用一種基于結(jié)構(gòu)相似度的度量代
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于相似塊的圖像去噪算法研究.pdf
- 基于幾何結(jié)構(gòu)的圖像去噪方法研究.pdf
- 結(jié)構(gòu)保持的圖像去噪方法研究.pdf
- 圖像去噪方法的研究.pdf
- 基于Contourlet的圖像去噪方法研究.pdf
- SAR圖像去噪方法研究.pdf
- DTI圖像去噪方法研究.pdf
- 基于稀疏表示的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于相似塊先驗(yàn)學(xué)習(xí)的MRC圖像去噪研究.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)相似性的磁共振圖像去噪新算法研究.pdf
- 基于信噪特征的遙感圖像去噪方法研究.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)相似性的非局部均值圖像去噪算法研究.pdf
- 基于ICA的SAR圖像去噪方法研究.pdf
- 基于Shearlet變換的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于字典學(xué)習(xí)的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于稀疏表達(dá)的圖像去噪方法研究.pdf
- 異形纖維圖像去噪方法研究.pdf
- 基于稀疏表示理論的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于ICA的掃描圖像去噪方法研究.pdf
- 基于脊波變換的圖像去噪方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論