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文檔簡介
1、圖像去噪與修復(fù)是當(dāng)前數(shù)字圖像處理和計算機(jī)視覺中的一個熱點(diǎn)問題,目的是消除圖像在獲取傳輸過程中所產(chǎn)生的退化現(xiàn)象及對圖像的劃痕和破損進(jìn)行自動修復(fù),最終恢復(fù)出原始圖像。其在文物保護(hù)、剔除圖像或視頻中的一些文字、修復(fù)網(wǎng)絡(luò)傳輸中丟失或損壞的視頻信息以及影視特效制作等方面都有很高的應(yīng)用價值。與以往的某些經(jīng)典方法相比,基于偏微分方程(Partial Differential Equations,PDE)的圖像去噪與修復(fù)方法,不但能很好的抑制噪聲,并且
2、能提高圖像修復(fù)的效果,相關(guān)研究內(nèi)容日益引起研究者的關(guān)注。
本文具體研究了基于偏微分方程的圖像去噪和修復(fù)技術(shù),在分析和研究國內(nèi)外現(xiàn)有的去噪和修復(fù)模型基礎(chǔ)上,對其中的修復(fù)模型做出了改進(jìn),提出了新的修復(fù)模型,使得修復(fù)結(jié)果更加有效、快速。主要研究內(nèi)容如下:
1.在去噪問題的研究中,先后研究了線性擴(kuò)散去噪模型和邊緣停止擴(kuò)散去噪模型——Perona-Malik模型。通過模擬實驗比較了這兩種擴(kuò)散模型的優(yōu)缺點(diǎn),并分析了其中的原因,在
3、此基礎(chǔ)上重點(diǎn)研究了變分去噪模型——TV去噪模型。
2.在修復(fù)問題的研究中,研究了三種經(jīng)典的修復(fù)模型,在研究基于整體變分(TV)修復(fù)模型和曲率驅(qū)動(CDD)修復(fù)模型的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了BSCB修復(fù)模型,該修復(fù)模型主要包括兩個部分:信息推進(jìn)和各向異性擴(kuò)散部分。本文對這兩個部分在修復(fù)中的作用進(jìn)行了進(jìn)一步的分析,并找出其中可以改進(jìn)的部分。
3.提出了一種改進(jìn)的BSCB修復(fù)模型,該模型用各向同性擴(kuò)散推進(jìn)信息來代替BSCB中的信
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