圖像變換與表示技術(shù)及其在影像資料修復(fù)與增強中的應(yīng)用.pdf

1、自1822年攝影技術(shù)誕生以來,人類社會積累了海量的珍貴影像。這些影像資料往往含有噪聲、劃痕、低分辨率、低對比度等多種退化問題,需要對其進行修復(fù)和增強。影像修復(fù)與增強問題的研究,不僅可以推動影像資料數(shù)字化修復(fù)技術(shù)的發(fā)展,而且對其他視覺文化遺產(chǎn)的數(shù)字化修護也具有一定的借鑒意義,對搶救文化遺產(chǎn)、傳承人類文明、推動文化產(chǎn)業(yè),具有重要的社會價值、廣闊的產(chǎn)業(yè)前景。同時,該研究涉及一系列圖像信號的分析和病態(tài)問題的求解等難題,有著豐富的科學(xué)內(nèi)涵。這些問

2、題的突破將拓寬數(shù)字媒體智能處理的理論研究邊界,具有重要的科學(xué)意義。
　　圖像信號的變換和表示技術(shù)是影像修復(fù)和增強的關(guān)鍵技術(shù)。影像修復(fù)和增強通常需要對圖像信號進行變換操作以得到更有效的表示方式。變換的方式可以分為針對信號結(jié)構(gòu)特征的幾何型變換,例如傅里葉變換、小波變換等,以及以直方圖統(tǒng)計為代表的統(tǒng)計型變換。將信號從原來所在的空間映射到其他空間可以從多個角度分析信號的特征挖潛蘊藏在信號中的內(nèi)在信息,有助于建立圖像的統(tǒng)計或幾何模型,分析圖

3、像的統(tǒng)計特性或結(jié)構(gòu)特性。本文針對影像資料普遍存在的結(jié)構(gòu)性損傷、褪色和對比度下降、分辨率低這三類問題,從幾何和統(tǒng)計的角度研究圖像信號的變換和表示技術(shù),分別提出了基于波原子變換的結(jié)構(gòu)性損傷修復(fù)算法、針對圖像增強的廣義均衡模型、基于分形分析的圖像超分辨率及紋理增強算法等新理論和新技術(shù)。
　　首先,本文介紹并分析了一種名為波原子變換的幾何型變換技術(shù),提出了基于波原子變換的影像結(jié)構(gòu)性損傷修復(fù)算法。面對影像資料中多種損傷,如噪聲、劃痕、斑塊,

4、共同存在的復(fù)雜情況,傳統(tǒng)的去噪算法并不能有效地修復(fù)影像中的結(jié)構(gòu)性損傷。為了得到更好的修復(fù)結(jié)果,我們將波原子變換引入影像資料修復(fù)問題。我們利用波原子變換的兩大特性,即對高維信號的方向性和對震蕩信號的稀疏性,設(shè)計了基于波原子變換的迭代軟閾值算法用于去除電影中的劃痕和噪聲,并且以此為核心結(jié)合非參數(shù)模型完成了針對電影劃痕、噪聲和斑塊的全套自動修復(fù)系統(tǒng)。實驗證明,基于波原子變換的結(jié)構(gòu)性損傷修復(fù)算法可以有效地去除圖像中的結(jié)構(gòu)性噪聲和干擾,相比現(xiàn)有的

5、算法,在影像修復(fù)和圖像去雨問題上得到了更好的結(jié)果。
　　其次,針對基于直方圖的統(tǒng)計型變換技術(shù),本文提出了一種廣義均衡模型及相關(guān)的圖像增強算法。現(xiàn)有的圖像增強算法,如圖像直方圖均衡,往往會對圖像造成過度增強。而且,由于圖像對比度和色調(diào)之間的復(fù)雜關(guān)系,現(xiàn)有算法在增強對比度的同時容易造成圖像色調(diào)的畸變。為了解決上述問題,我們對圖像的直方圖統(tǒng)計模型進行了深入研究,提出了基于直方圖的廣義均衡模型。該模型有效地統(tǒng)一了基于直方圖的對比度增強和白

6、平衡算法――在不同的參數(shù)配置下,基于該模型的圖像增強算法可以實現(xiàn)不同的功能。更重要的是,該模型對應(yīng)的算法可以有效地避免傳統(tǒng)增強算法經(jīng)常造成的過度增強和色彩畸變問題。實驗證明,基于直方圖廣義均衡模型的增強算法對于圖像對比度增強,白平衡以及色調(diào)調(diào)整問題都有顯著的效果,對于欠曝光圖像、色偏圖像以及老照片等退化圖像得到了理想的修復(fù)和增強效果。
　　除了對現(xiàn)有技術(shù)的分析、改進和應(yīng)用,本文還深入研究新的圖像模型和表示技術(shù),進一步提出了一種基于

7、分形分析的圖像模型,并將其應(yīng)用于圖像超分辨率和紋理增強。傳統(tǒng)的圖像超分辨率技術(shù)不能很好的恢復(fù)圖像的邊緣和紋理區(qū)域,容易造成圖像的過度平滑。而且,由于大部分算法都是統(tǒng)計模型,其參數(shù)的選擇往往是經(jīng)驗性的。在本文中,我們從幾何的角度出發(fā),將圖像的像素集作為分形集進行建模,將圖像的梯度作為該分形集的測度。根據(jù)分形維數(shù)的雙李普希茲不變性,我們可以進一步得到分形維數(shù)的尺度不變性,并以此為先驗將上述分形圖像模型應(yīng)用于單幀圖像的超分辨率問題。此外,通過