对数阈值截断算法及其在图像去噪的应用

《对数阈值截断算法及其在图像去噪的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：_TP391.41_UDC：____510__学号：15451082147密级：公开温州大学硕士学位论文对数阈值截断算法及其在图像去噪的应用作者姓名：厉良召学科、专业：应用数学研究方向：智能系统与控制指导教师：张笑钦教授完成日期：2018-5-29温州大学学位委员会温州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得温州大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡

2、献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名：日期：年月日温州大学学位论文使用授权声明本人完全了解温州大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权温州大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本人在导师指导下完成的论文成果，知识产权归属温州大学。保密论文在解密后遵守此规定。论文作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日对数阈值截断算法及其在图像去噪的应用摘要图像是人们获得信息的首要来源，同时作为一

3、种主要的视觉信息载体，图像是人类获取和利用信息的重要工具。但是图像在各个阶段比如在生成、传输、反馈等过程中都会能受到噪声的滋扰，因而对之后的图像处理，带来很多复杂的问题。所以，图像去噪变成了现阶段图像修复中的重要研究方向。本文在研究压缩感知理论和l范数重构阈值截断的基础上，提出1了基于迭代对数阈值的去噪模型。本文主要工作如下：在压缩感知理论下，在传统的软阈值算法基础上，引入了一种基于迭代软阈值算法的稀疏重构。针对软阈值截断算法的无法兼顾降低噪声和保留细节的问题，引入了对数阈值截断的算法，相较于软阈值截断算法，对数阈值截断算法对阈值的选择更加合理，它的光滑性正好是软硬阈值

4、之间平稳的交替下降，使其恢复重构结果更加平滑稳定。在低秩矩阵恢复基础上，首先在图像的非局部去噪的框架下，利用图像块间的线性相关性进行相似块的匹配，获得低秩图像块并将其组成相应的矩阵，再对这个矩阵块进行SVD分解，对分解出来的的奇异值进行对数阈值截断处理，通过迭代，使其向无噪逼近，最后还原图像。I关键词：图像去噪，对数阈值，低秩逼近，非局部自相似，压缩感知，奇异值分解IIIMAGEDENOISINGMETHODBASEDONTHELOWRANKTEXTUREABSTRACTImageistheprimarysourceforpeopletoobtaininformatio

5、n,andasamajorcarrierofvisualinformation,imageisanimportanttoolforhumantoobtainanduseinformation.However,atvariousstages,suchasgeneration,transmissionandfeedback,imagecanbedisturbedbynoise,whichbringsmanycomplicatedproblemstothesubsequentimageprocessing.Therefore,imagedenoisinghasbecomean

6、importantresearchdirectioninimagerestorationatthepresentstage.Inthispaper,basedonthein-depthstudyofthetheoryofcompressedsensingandthresholdtruncation,ade-noisingmodelbasedoniterativelogarithmicthresholdisproposed.Themainworkofthisarticleisasfollows:Onthebasisofthetraditionalsoftthreshold

7、algorithm,asparsereconstructionbasedontheiterativesoftthresholdalgorithmisintroducedonthebasisofthecompressionperceptiontheory.Forthesoftthresholdtruncationalgorithmcannotachievebothreducethenoiseandretainingthedetailsoftheproblem,introducedthelogarithmthresholdIIIalgorit