乘性噪聲與模糊去除模型與算法研究.pdf

1、圖像作為視覺感知的基礎，是信息的重要組成部分。為了改善圖像質(zhì)量，圖像處理技術得以應運而生并保持迅猛的發(fā)展勢頭，應用范圍日益拓展。圖像復原是圖像處理的基礎操作。獲取圖像和傳輸圖像的過程中難免會使得圖像被噪聲污染或受模糊干擾而致使圖像質(zhì)量受損，即圖像退化（降質(zhì)）。圖像復原旨在從降質(zhì)的觀測圖像中復原出高品質(zhì)的真實圖像。針對圖像復原的任務，本文關注圖像去噪和圖像去模糊方面的內(nèi)容，并針對乘性噪聲這一兼具實用性和挑戰(zhàn)性的課題，研究乘性噪聲與模糊去除

2、的模型及算法。
　　本文首先概要性的介紹了乘性去噪及去模糊領域的主要研究進展，接著將近年來典型的研究乘性噪聲與模糊去除的方法進行了詳細介紹，其中包括基于變量分裂與約束優(yōu)化的乘性去噪方法、基于凸優(yōu)化方法的乘性去噪去模糊模型及交替方向乘子法、基于兩步法的模型、基于自適應學習字典與全變分正則的模型以及基于變分方法和多重網(wǎng)格算法的乘性去噪研究。針對作者的工作，從模型建立及數(shù)值算法等兩個方面進行了展示。
　　本文提出基于高階全變分正則