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《基于全變分的圖像復(fù)原算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類(lèi)號(hào)：密級(jí)：UDC：編號(hào)：河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于全變分的圖像復(fù)原算法研究論文作者：陳鳳華學(xué)生類(lèi)別：全日制專(zhuān)業(yè)學(xué)位類(lèi)別：工程碩士領(lǐng)域名稱(chēng)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：馬杰職稱(chēng)：教授資助基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(61203245)、河北自然科學(xué)基金(F2012202027)DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofElectronicsandCommunicationEngineeringRESEARCHONIMAGERE
2、STORATIONALGORITHMBASEDONTOTALVARIATIONMODELbyChenFenghuaSupervisor:Prof.MaJieMarch2016ThisworksupportedbyNationalNaturalScienceFoundation(61203245).HebeiProvinceNaturalScienceFoundation(No.F2012202027)摘要圖像復(fù)原技術(shù)在眾多的科學(xué)領(lǐng)域和技術(shù)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，如天文觀測(cè)、遙感技術(shù)、文物保護(hù)、空間探測(cè)、醫(yī)學(xué)影像、軍事偵查、案
3、件偵破等。雖然已經(jīng)存在大量的算法可以求解圖像復(fù)原問(wèn)題，但在噪聲的干擾下，這些算法往往不能準(zhǔn)確的恢復(fù)圖像原始信息。為提高受到噪聲污染的圖像的清晰度和逼真度，本文提出了一種新的模型對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。該模型是將圖像卡通紋理分解模型與全變分去噪模型相結(jié)合，同時(shí)應(yīng)用增廣拉格朗日算法對(duì)全變分模型進(jìn)行求解。將圖像卡通紋理分解模型與全變分去噪模型相結(jié)合，可以更好的保護(hù)圖像信息，達(dá)到去除圖像噪聲的目的。本文研究了圖像退化模型、圖像卡通紋理分解模型和全變分去噪模型。圖像卡通紋理分解是根據(jù)圖像信息特性將圖像分解為卡通分量和紋理分量?？ㄍǚ至?/p>
4、包含了圖像的大致信息，紋理分量包含了圖像的紋理信息以及噪聲成分。根據(jù)噪聲成分的分布特性，在圖像去噪的過(guò)程中只需對(duì)圖像的紋理部分進(jìn)行去噪，再將去噪后的紋理部分與卡通部分進(jìn)行加權(quán)合成。由于卡通部分不含噪聲信息，采用將圖像先分解后處理的方法可以有效避免去噪過(guò)程中對(duì)卡通部分的損傷，同時(shí)根據(jù)紋理部分的特性采用增廣拉格朗日（ALM）算法可以在去除噪聲的同時(shí)有效地提高圖像復(fù)原速度。全變分模型去噪是一個(gè)典型的非光滑凸優(yōu)化問(wèn)題，解決這類(lèi)問(wèn)題的方法有很多。本文選取傳統(tǒng)的迭代算法和快速迭代閾值算法（FISTA）與ALM算法進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)計(jì)算峰
5、值信噪比、均方誤差和運(yùn)算時(shí)間等，表明ALM算法能夠快速有效性的解決全變分問(wèn)題。本文通過(guò)MATLAB進(jìn)行仿真，仿真中采用兩張標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像進(jìn)行驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明本文方法能夠在快速、準(zhǔn)確、穩(wěn)定去除圖像噪聲的同時(shí)很好的保持圖像的邊緣信息。最后通過(guò)對(duì)X光圖像進(jìn)行仿真處理表明本文方法在生活中的應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像分解；全變分；增廣拉格朗日；去噪IABSTRACTImagerestorationtechnologyhasbeenwidelyusedinmanyfieldsofscienceandtechnology,suchasas
6、tronomicalobservation,remotesensingtechnology,culturalrelicsprotection,spaceexploration,medicalimaging,casedetection,etc.Althoughalargenumberofalgorithmshavebeenusedtosolvetheproblemofimagerestoration,thesealgorithmscannotaccuratelydescribetheimageinformationunde
7、rtheinterferenceofnoise.Inordertoimprovesharpnessandfidelityofthenoisyimage,anewmodelisproposedinthispaper.Themodelisbasedontheimagecartoontexturedecompositionmodelandthetotalvariationdenoisingmodel,atthesametime,usingaugmentedLagrangemethodtosolvethetotalvariati
8、ondenoisingmodel.Bycombiningtheimagecartoontexturedecompositionmodelandthetotalvariationdenoisingmodel,canprotecttheimageinformationbetter,andachievethepurpose
