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《顯微圖像盲復原算法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、分類號：密級：論文編號：學號：50090810216重慶理工大學碩士學位論文顯微圖像盲復原算法研究研究生：成于思指導教師：張紅民教授學科專業(yè)：信號與信息處理研究方向：圖像分析與處理培養(yǎng)單位：電子信息與自動化學院論文完成時間：2012年4月10日論文答辯時間：2012年5月29日萬方數據CategoryNumber：LevelofSecrecy：SerialNumber：StudentNumber：50090810216Master'sDissertationofChongqingUniversityofTechnologyResearchontheBlindRestorationMeth
2、odsofMicroscopicImagePostgraduate:ChengYu-siSupervisor：Prof.ZhangHong-minSpecialty:SignalandInformationProcessingResearchDirection:ImageAnalysisandProcessingTrainingUnit:SchoolofElectronicInformat-ionandAutomationthThesisDeadline:Apr.10,2012thOralDefenseDate:May.29,2012萬方數據學位論文原創(chuàng)性聲明及使用授權聲明重慶理工大學學
3、位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學位論文是本人在導師的指導下，獨立進行研究所取得的成果。除文中特別加以標注引用的內容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經發(fā)表或撰寫的成果、作品。對本文的研究做出重要貢獻的集體和個人，均已在文中以明確方式標明。本人承擔本聲明的法律后果。作者簽名：日期：年月日學位論文使用授權聲明本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權重慶理工大學可以將本學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。本學位論
4、文屬于（請在以下相應方框內打“√”）：1.保密□，在年解密后適用本授權書。2.不保密□。作者簽名：日期：年月日導師簽名：日期：年月日萬方數據摘要摘要近年來，顯微圖像復原研究在生物醫(yī)學、神經科學、細胞和分子生物學等領域發(fā)揮著越來越重要的作用，成為了解決顯微圖像質量退化問題的有效途徑之一。其中，圖像盲復原算法因其對復原先驗知識要求較少而成為人們的研究難點和熱點。本文針對顯微圖像盲復原算法展開研究，主要從最大后驗概率和全變分圖像盲復原算法的角度來進行研究。主要研究工作如下：（1）對傳統(tǒng)的最大后驗概率方法（MAP）進行了研究，在此基礎上，重點研究了廣義高斯分布模型?？紤]到廣義高斯分布模型（GG）
5、可以模擬工程中遇到的所以噪聲模型的性質，將二者相結合。其中模型的前半部分用泊松分布代替，后半部分用廣義高斯模型代替。實驗結果表明與傳統(tǒng)的RL算法相比較，本算法的復原結果在去紋波效果方面更清晰，圖像噪聲有了一定的抑制。（2）在傳統(tǒng)的最大后驗概率方法的基礎上結合全變分正則化項，考慮圖像的梯度，其中梯度較大的區(qū)域是邊緣區(qū)域，需保持圖像細節(jié)；梯度較小的區(qū)域是紋理區(qū)域，需減少振鈴以及抑制噪聲放大。正則化項的選擇依據梯度的大小來決定。其中梯度的分割采用黃金分割點的思想。實驗證明，改進后的算法復原出來的圖像比傳統(tǒng)的RL算法運行時間縮短了一半，而且峰值性噪比有了一定的提高,各項指標均有所改善。（3）對傳
6、統(tǒng)全變分圖像盲復原算法（TV）進行了研究，加入Weber定律和正則化項，改進了全變分圖像盲算法。通過實驗可以看出，改進后圖像效果比原來算法復原效果有所好，圖像更清晰。本文采用標準測試圖片和實際的顯微圖片相對比的實驗方式，對三種方法進行了仿真，實驗結果驗證了算法的價值和有效性。關鍵詞：顯微圖像盲復原、MAP、全變分、Weber定律、正則化I萬方數據AbstractAbstractInrecentyears,microscopicimagerestorationresearchesareplayinganincreasinglyimportantroleinbiomedical,neural
7、science,cellandmolecularbiologyandotherfields.Theybecomeoneoftheeffectivewaystosolutetheimagequalitydegradationproblem.Becauseblindimagealgorithmsneedlesspriorknowledgeofimage,theybecomeahardandhotspotofpeople’sresearc
