基于改進低秩分解模型的WMSN視頻圖像去噪算法研究.pdf

1、無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Multimedia Sensor Networks，WMSN）是一種分布式無線通信網(wǎng)絡(luò)，具有網(wǎng)絡(luò)鋪設(shè)靈活、傳輸數(shù)據(jù)種類多、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建成本低等特點。因此，該網(wǎng)絡(luò)常被應(yīng)用于復雜地形條件下視頻圖像的采集與傳輸。然而，受天氣條件、光照強度及視頻傳感器自身電路特性等因素的影響，WMSN視頻圖像在采集、傳輸過程中不可避免地會引入各種噪聲，這將破壞WMSN視頻圖像的質(zhì)量，從而對視頻圖像的后續(xù)處理與分析產(chǎn)生不利影

2、響。因此，有必要研究WMSN中視頻圖像噪聲的去除方法。
　　首先，本文分析了關(guān)于低秩稀疏矩陣分解的基本原理、模型、求解算法及其在視頻圖像處理中的相關(guān)應(yīng)用；并重點針對低秩稀疏矩陣分解模型的求解，研究了迭代閾值算法、加速近端梯度算法、增廣拉格朗日乘子法及方向交替乘子算法的原理及流程。同時，通過研究基于圖像的稀疏表示理論、稀疏編碼及字典學習方法，并分析其相關(guān)模型及求解算法，進一步探究了基于稀疏表示的形態(tài)成分分析法的模型及求解算法，以實現(xiàn)

3、視頻圖像中不同組成成分的分離。
　　同時，針對WMSN視頻圖像中的高斯噪聲及雨條紋噪聲的去除問題，本文提出了一種LRTV-MCA視頻圖像去噪算法，該算法能夠在有效去除WMSN視頻圖像中高斯噪聲及雨條紋噪聲的同時，較好地保留了視頻圖像中的特征信息。在處理過程中，首先，借助低秩稀疏矩陣分解模型在處理稀疏雨條紋噪聲上的優(yōu)勢，并引入TV正則化，以實現(xiàn)對高斯噪聲及雨條紋噪聲的有效去除；然后，采用MCA方法，從分解得到的稀疏部分中恢復視頻圖像