基于貝葉斯理論的圖像復(fù)原算法研究

1、分類號——U I ) C 學(xué)校代碼 量魚塑2武成程歹大穿學(xué) 位 論 文題 目 基壬迅吐斯理論的圖像復(fù)原箕法研究英文 R e s e a r c h o n I m a g e R e s t o r a t i o n A l g o r i t h m s題 目 旦箜鯉Q 旦旦型曼墨i 墊! h 曼Q 醒研究生姓名 醫(yī) 忠指導(dǎo)教師姓名——』登壁已一職稱—立鱧L 一學(xué)位—』吐姓名副指導(dǎo)教師單位名稱職稱4 3 0 0 7 0郵編申請學(xué)位級

2、別 砸士 學(xué)科專業(yè)名稱 應(yīng)田數(shù)堂論文提交日期2 Q 1 2 生! Q 且2 壘目論文答辯日期2 Q 1 2 生1 2 目窆目學(xué)位授予單位武這理工太堂學(xué)位授予日期答辯委員會主席趙維銳數(shù)授 評閱人 趙維銳教授醫(yī)曉江副教授2 0 1 2 年1 1 月摘要圖像復(fù)原是圖像處理的核心問題之一，它解決的主要問題是怎樣根據(jù)實(shí)際退化的圖像信息，設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型及其求解算法，以達(dá)到復(fù)原原始清晰圖像的目的。如何根據(jù)圖像的降質(zhì)過程，以及圖像先驗(yàn)信息構(gòu)建出估計(jì)

3、點(diǎn)擴(kuò)散核函數(shù)與圖像復(fù)原的數(shù)學(xué)模型，一直都是相關(guān)研究人員所要解決的關(guān)鍵問題。本文在總結(jié)圖像復(fù)原基本理論知識，圖像復(fù)原質(zhì)量評價(jià)，以及貝葉斯方法在圖像復(fù)原中應(yīng)用的最新研究進(jìn)展基礎(chǔ)上，主要從以下幾個(gè)方面展開研究：首先，從圖像復(fù)原的基本數(shù)學(xué)模型出發(fā)，分別介紹了圖像復(fù)原中的常見數(shù)學(xué)問題。主要有圖像復(fù)原的一般退化模型以及圖像復(fù)原先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕?，分析得到本文研究圖像復(fù)原問題，總結(jié)起來就是要解決兩個(gè)重要問題：( 1 ) 在圖像退化過程中，先驗(yàn)知識掌握的程

4、度是如何影響復(fù)原結(jié)果的；( 2 ) 設(shè)計(jì)什么類型的算法，對圖像進(jìn)行反退化處理，以便得到原始的高質(zhì)量清晰圖像，從而達(dá)到復(fù)原目的。其次，基于貝葉斯理論的圖像復(fù)原理論是本文研究的核心。本文分別對圖像復(fù)原中的最大似然估計(jì)、最大后驗(yàn)估計(jì)及貝葉斯估計(jì)的基本理論進(jìn)行推理證明，重點(diǎn)闡述了改進(jìn)貝葉斯方法估計(jì)的詳細(xì)過程，最后提出了去振鈴效應(yīng)的分區(qū)域檢測和F u z z y 濾波器結(jié)合的方法。最后，提出了圖像復(fù)原中的貝葉斯參數(shù)估計(jì)的常見算法。從參數(shù)估計(jì)的一般