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1、圖像恢復(fù)一直以來都是圖像處理領(lǐng)域一個(gè)很受關(guān)注的問題,而且也是高層圖像處理應(yīng)用的預(yù)處理過程。傳統(tǒng)的圖像恢復(fù)方法在去除噪聲的同時(shí)往往會(huì)破壞邊緣、線條、紋理等圖像特征?;谄⒎址匠痰乃惴ㄔ诨謴?fù)圖像的同時(shí),能夠很好的保持圖像的細(xì)節(jié)特征,因此,近年來受到越來越多的關(guān)注。 本文以圖像建模研究為主線,針對(duì)圖像恢復(fù)的基本問題,從不同的角度研究了三類不同的圖像恢復(fù)模型:第一類模型是基于尺度空間公理體系的恢復(fù)模型。主要研究從方向?yàn)V波器的角度分析和
2、設(shè)計(jì)的各向異性擴(kuò)散方程;第二類模型是從泛函變分角度導(dǎo)出的偏微分方程模型,重點(diǎn)研究了當(dāng)今得到廣泛應(yīng)用的總變差模型和四階模型;第三類模型是一種稱作沖激濾波的雙曲型偏微分方程模型,可用于圖像增強(qiáng)或去模糊。 本文主要的改進(jìn)工作有:(1)考慮到P-M在恢復(fù)圖像過程中會(huì)出現(xiàn)階梯效應(yīng),改進(jìn)提出了耦合中值濾波和P-M模型的復(fù)擴(kuò)散模型。改進(jìn)算法有效的結(jié)合了各種模型的優(yōu)點(diǎn),在不影響去噪性能的前提下,提高了圖像的視覺效果。(2)考慮到P-M模型無法有
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