基于空間信息的自適應(yīng)圖像復(fù)原方法研究

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1、帶化代碼；１００１０學(xué)號(hào)；刮從Ｃ刮夕＾化《化義夫聲碩±研究生學(xué)位論文題目巧向挺爲(wèi)、韻自遂扛閣傲專業(yè)紙兮？＇１研究生．雖盡指導(dǎo)教師疏＇特碼曰期：為／《年三月《曰／化《化義乂緣碩±研究生學(xué)位論文題目基于空間信息的自適應(yīng)圖巧ｇ原方法研究研巧生王友全專業(yè)數(shù)拳指導(dǎo)教師崔麗巧巧巧＿—六曰曰巧；二０年五月千五北京化工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明；所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研巧工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容

2、外，本論文不含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的作品成果。對(duì)本文。的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中明確方式標(biāo)明本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：２〇）Ｌ＾．ｆｙｌ關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明學(xué)位論文作者完全了解北京化工大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，目Ｐ；研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬北京化工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)?。崳娂痛疟P，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)?？桑坠紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編

3、學(xué)位論文。□論文暫不公開(kāi)（或保密）注釋：本學(xué)位論文屬于暫不公開(kāi)（或保密）范圍，在年解密后適用本授權(quán)書。＿＿□非暫不公開(kāi)（或保密）論文注釋；本學(xué)位論文不屬于暫不公開(kāi)（或保密）范圍，適用本授權(quán)書。作者簽名；至丸全：日期；導(dǎo)師簽名：巧飾辟日期；球已學(xué)位論文數(shù)據(jù)集中圖分類號(hào)０２９學(xué)科分類號(hào)１１０論文編號(hào)１００１０２０１６０８９５密級(jí)公開(kāi)學(xué)位授予單位代碼１００１０學(xué)位授予單位名稱北京化工大學(xué)作者姓名王友全學(xué)號(hào)２０１３２００８９５獲學(xué)位專業(yè)名稱數(shù)學(xué)獲學(xué)位專業(yè)代碼０７０１０４課

4、題來(lái)源國(guó)家自然科學(xué)基金研究方向圖悚處理論文題目基于空間信息的自適應(yīng)困緣復(fù)原方法巧究關(guān)巧詞圍像復(fù)原，自適應(yīng)，摸糊和噪音，空間信息指標(biāo)，ＧＮＣ算法論文答辯日巧２０１６年５月１５日？論文類型基礎(chǔ)研究學(xué)位論文評(píng)閑及答辯委員會(huì)請(qǐng)況姓名職稱王作單位學(xué)科專長(zhǎng)指導(dǎo)教師崔麗鴻教授北京化工大學(xué)小波分析理論及應(yīng)用評(píng)閱人Ｉ岑冀剛教授北京交通大學(xué)信號(hào)處理評(píng)巧人２趙麗娜副教授化京化工大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)＇評(píng)閱人３評(píng)閱人４評(píng)閉人５笞辯委員會(huì)主席楊國(guó)孝教授北京巧工大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)答辯委員１

5、楊豐梅教投北京化工大學(xué)最優(yōu)化理論及應(yīng)用答辯委員２許全喜教授北京化工大學(xué)化分方程笞辯委員３姜廣峰教投北京化工大學(xué)奇點(diǎn)理論及其應(yīng)用答辯委員４徐永利副教投北京化工大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)答辯委員５袁文燕副教授北京化工大學(xué)最優(yōu)化理論和應(yīng)用答辯委員６李志強(qiáng)副教授北京化工大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)注一：．論文類型：１．基礎(chǔ)研完２．應(yīng)用研完３．開(kāi)發(fā)研究４．其它二．中圖分類號(hào)在《中國(guó)困書資料分類法》奎詢？／Ｔ３７４５－９互．學(xué)科分類４在中華人民共和國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（地１）《學(xué)科分類與代瑪》中查詢？四四位組．論文巧號(hào)

6、由單位代鳴和年份及學(xué)號(hào)的后成。＾基于空間信息的自適應(yīng)田像復(fù)原方法研究巧要數(shù)字圖像復(fù)原方法在諸如生物醫(yī)學(xué)、航空航天、視頻編碼等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。在這其中，基于正則最小二乘思想的圖像復(fù)原方法是一種較為常見(jiàn)的圖像復(fù)原方法二。傳統(tǒng)的正則最小乘法雖然考一慮分析了不同正則項(xiàng)對(duì)圖像復(fù)原的影響，但正則項(xiàng)旦選定，不論圖一像如何變化。，每種正則項(xiàng)都存在，正則項(xiàng)都不會(huì)再發(fā)生改變并且。自身的缺點(diǎn)為了彌補(bǔ)上述不足，更好的去除圖像噪音和模糊，提升圖像的復(fù)原效果，本文重點(diǎn)研究了去除圖像噪音和模糊的自適應(yīng)復(fù)原方法。主要包含如下

7、Ｈ個(gè)方面。１．在圖像只存在高斯噪音和模糊的情況下，先給出去除噪音和圖像模糊的基本架構(gòu)。并在這架構(gòu)的基礎(chǔ)么上，利用理想情況下圖像復(fù)原的要求，通過(guò)分析和證明，找到了合理的正則函數(shù)及其對(duì)應(yīng)參數(shù)的構(gòu)造方法。一２．將高斯噪音和模糊的情況進(jìn)步推廣，在圖像含有混合噪音和一般模糊的情況下，結(jié)合前人的研究成果，首先給出圖像復(fù)原模型的基本結(jié)構(gòu)，然后根據(jù)理想的圖像復(fù)原要求，通過(guò)分析逐步完善模型的一些未知參數(shù)的選定。３，．為更好地獲取圖像的空間信息改進(jìn)了現(xiàn)有的空間信息指示一步地器并分別引入于本文所構(gòu)建的兩個(gè)模型中。進(jìn)，基于所提出的改

8、進(jìn)了的逐步非凸（ｇｒａｄｕａｔｅｄｎｏｎｃｏｎｖｅｘｉｔｙ，簡(jiǎn)稱ＧＮＣ）算法，對(duì)模型進(jìn)行