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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像處理中圖像恢復(fù)等不適定反問(wèn)題的研究,掀起了一股研究基于變分偏微分方程(變分PDE)的圖像處理模型與方法的熱潮。如何在圖像處理過(guò)程中有效地保持圖像重要邊緣等幾何結(jié)構(gòu)和紋理細(xì)節(jié)視覺(jué)特征是其中一個(gè)重要的研究課題,也成為圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 本文以圖像恢復(fù)為應(yīng)用背景,以圖像結(jié)構(gòu)保持的變分PDE處理模型為研究主線,在比較全面地概述國(guó)內(nèi)外變分PDE圖像恢復(fù)模型和算法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)基于局部和上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)和非局部化思想展開(kāi)
2、研究,主要內(nèi)容包括基于局部與上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的PDE模型與圖像恢復(fù)算法、結(jié)構(gòu)保持的全變差模型及其自適應(yīng)保真項(xiàng),以及非局部正則化的圖像恢復(fù)模型研究,取得了如下成果: 在局部與上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的PDE模型方面,首先研究了經(jīng)典的線性擴(kuò)散與非線性各向異性擴(kuò)散偏微分方程,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析了其濾波機(jī)制和去噪性能;然后從圖像中結(jié)構(gòu)上的不連續(xù)類型出發(fā),通過(guò)引入定義局部結(jié)構(gòu)與上下文結(jié)構(gòu)的兩種不連續(xù)度量建立雙重加權(quán)機(jī)制,推導(dǎo)了自適應(yīng)平滑的迭代算法,大量
3、實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了局部結(jié)構(gòu)與上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動(dòng)機(jī)制能提高圖像邊緣結(jié)構(gòu)保持性能。 在結(jié)構(gòu)保持的全變差模型及基于自適應(yīng)保真項(xiàng)的改進(jìn)TV模型方面,在經(jīng)典的TV模型基礎(chǔ)上,研究了紋理保持的自適應(yīng)保真項(xiàng),并根據(jù)數(shù)值離散化的模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明經(jīng)過(guò)改進(jìn)的模型能夠更好地在去噪過(guò)程中有效保持圖像的紋理結(jié)構(gòu)。 在非局部正則化的圖像恢復(fù)模型方面,首先介紹了非局部均值濾波,其次利用非局部的思想給出了兩種正則化函數(shù),根據(jù)變分方法推導(dǎo)出這兩種函數(shù)的Eu
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