基于单幅运动模糊图像复原算法研究

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随着计算机视觉技术的不断进步,图像质量的品质越来越受到人们的重视。如何能够有效地恢复降质图像一直以来都是研究学者们讨论的话题。其中,运动模糊图像复原问题一直是其中的一个热点,在天文、军事、交通、医学以及日常生活等领域中都有着较为广泛的应用。由于图像运动去模糊的过程是一个求逆的过程,在求解过程中很多的变量是未知的,加上噪声信息的干扰,因此如何恢复高质量的图像一直是个难点。本文主要从单幅运动模糊图像的角度出发,在未知模糊核的条件下对运动模糊图像复原算法展开研究。主要研究内容包括以下两个方面:针对图像模糊核的问题,本文提出一种基于L1正则化方法的模糊核估计算法。首先,利用输入的模糊图像估计模糊核;其次,根据估计的模糊核恢复图像边缘信息,并将恢复后的图像继续估计模糊核,两步交替计算直到求得正确的模糊核;最后,根据模糊核的性质修正模糊核。通过实验表明,本文提出的方法不仅具有一定的抗噪性,而且提高了模糊核估计的精度。通过研究图像复原问题,本文提出一种基于稀疏表示的超拉普拉斯图像复原算法。首先,对输入的运动模糊图像预处理:利用引导滤波器去除噪声信息,改进的冲击滤波器加强图像的边缘信息;其次,通过预处理的图像利用基于L1正则化方法求出模糊核;最后,根据求出的模糊核利用基于稀疏表示的超拉普拉斯复原算法得到清晰图像。对于图像复原的算法中L1正则化最优解的问题,本文采用分裂Bregman算法提高算法的整体运行时间。通过实验可以看出,本文提出的方法在图像恢复的效果上和效率上都有着较明显的优势。
摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
1 引言第8-18页
    1.1 课题研究背景与意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-16页
        1.2.1 非盲去模糊复原算法第9-13页
        1.2.2 盲去模糊复原算法第13-16页
    1.3 本文主要工作及创新点第16-18页
        1.3.1 本文章节安排第16页
        1.3.2 本文主要创新点第16-18页
2 基于L_1正则化方法模糊核估计算法第18-34页
    2.1 模糊图像退化模型第18-20页
        2.1.1 运动模糊图像成因第18页
        2.1.2 运动模糊图像数学模型第18-20页
    2.2 图像复原质量评估方法第20-22页
        2.2.1 均方根误差(RMSE)第20-21页
        2.2.2 峰值性噪比(PSNR)第21页
        2.2.3 结构相似度(SSIM)第21-22页
    2.3 基于L_1正则化估计模糊核第22-27页
        2.3.1 基于正则项约束的图像复原数学模型第22-23页
        2.3.2 估计模糊核第23-25页
        2.3.3 基于L_1正则化图像边缘重建第25-26页
        2.3.4 模糊核修正第26-27页
    2.4 实验结果与分析第27-32页
        2.4.1 人为运动模糊图像实验第27-30页
        2.4.2 自然运动模糊图像实验第30-32页
    2.5 本章小结第32-34页
3 基于稀疏表示的超拉普拉斯图像复原算法第34-48页
    3.1 图像预处理第34-38页
        3.1.1 引导滤波器第35-36页
        3.1.2 冲击滤波器第36-38页
    3.2 基于超拉普拉斯图像复原算法第38-41页
        3.2.1 Bregman迭代算法第38-39页
        3.2.2 基于高斯分布先验知识模型第39-40页
        3.2.3 基于拉普拉斯分布先验知识模型第40页
        3.2.4 基于超拉普拉斯分布先验知识模型第40-41页
    3.3 基于稀疏表示的超拉普拉斯图像复原第41-43页
        3.3.1 图像的稀疏表示第41页
        3.3.2 数学模型第41-43页
    3.4 实验结果与分析第43-47页
        3.4.1 基于人为加噪模糊图像的复原第43-45页
        3.4.2 基于自然模糊图像的复原第45-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 总结与展望第48-50页
    4.1 总结第48页
    4.2 研究展望第48-50页
致谢第50-52页
参考文献第52-56页
附录第56页
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