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《基于稀疏表示的圖像重建算法研究 文獻(xiàn)綜述》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
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2、--------------------------------------------------------------范文最新推薦------------------------------------------------------基于稀疏表示的圖像重建算法研究+文獻(xiàn)綜述9/9---------------------------------------------------------------范文最新推薦------------------------------------------------------摘要圖像在獲取、存儲、傳輸?shù)冗^程中都會受到特定噪聲
3、的污染，造成圖像質(zhì)量的下降，因此圖像的重建是圖像處理中的一個重要問題。其目的是通過一系列的運(yùn)算，盡可能恢復(fù)原始圖像。近年來，稀疏表示理論受到人們的廣泛關(guān)注。其理論依據(jù)是，具有一定光滑性的干凈圖像在適當(dāng)?shù)倪^完備字典下存在稀疏表示，通過選擇或設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)淖值?，求出圖像在該字典下的稀疏表示，就可以達(dá)到重建的目的。圖像的重建是圖像處理的重要課題之一，即是試圖利用退化現(xiàn)象的某種先驗(yàn)知識來重建或恢復(fù)被退化的圖像，最終達(dá)到改善給定圖像的目的。圖像復(fù)原技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，逐步形成了一套統(tǒng)一的理論框架。本研究了在兩種不同字典下的稀疏表示，同時實(shí)現(xiàn)基于稀疏正則化的圖像信號復(fù)原。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，曲波字典
4、比小波字典具有更好的適應(yīng)性。關(guān)鍵詞數(shù)字圖像處理稀疏表示正則化圖像重建7090畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書（論文）外文摘要TitleImagereconstructionalgorithmbasedonthesparserepresentationAbstractImagesintheprocessofacquisition,storage,andtransmissionaresubjecttospecificnoisepollution,whichcancausethedeclineinimagequality.So,theimagedenoisingreconstructionisanimp
5、ortantissueinimageprocessing.Itsgoalistorestoretheoriginalimageasfaraspossiblebyaseriesofoperations.Inrecentyears,thesparserepresentationtheoryhas9/9---------------------------------------------------------------范文最新推薦------------------------------------------------------beenwidespreadconcern
6、ed.ItstheoreticalbasisisthatacleanimagewithacertainsmoothnessexistssparseinanappropriatecompletesubHighnessordesigningappropriatedictionary.Wecangetthepurposeofdenoisingbyfindingtheimageinthedictionaryunderthesparseselecting.Reconstructionoftheimageisoneoftheimportanttopicsofimageprocessing,t
7、hatistryingtousesomeaprioriknowledgetorebuildorrestorethedegradedimage,andultimatelyreachthepurposetoimprovethegivenimage.Afterdecadesofdevelopment,imagerestorationtechniquesaregraduallyformedaunifiedtheoreticalframework.Thispaperbasedonthesp
