基于Retinex算子的盲解卷积方法研究

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1、基于Retinex算子的盲解卷积方法研究作者姓名袁华波指导教师姓名、职称王书振副教授申请学位类别工学硕士万方数据万方数据学校代码10701学号1403121710分类号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于Retinex算子的盲解卷积方法研究作者姓名:袁华波一级学科:计算机科学与技术二级学科:计算机应用技术学位类别:工学硕士指导教师姓名、职称:王书振副教授学院:计算机学院提交日期:2017年5月万方数据万方数据ResearchonBlindDeconvolutionMethodsBasedonRetinexOperatorAthesissubmittedt

2、oXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerApplicationTechnologyByYuanHuaboSupervisor:WangShuzhenTitle:AssociateProfessorMay2017万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的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中所罗列的内容以外,论文中不

3、包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处,本人承担一切法律责任。本人签名:日期:西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅、借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,结合学位论文研究成果

4、完成的论文、发明专利等成果,署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名:导师签名:日期:日期:万方数据万方数据摘要摘要图像复原是数字图像处理领域中一个重要的分支,是指根据对图像退化的成因知识建立退化模型,从客观的角度对退化图像进行处理,尽可能的恢复图像。计算成像就是根据光学成像的过程,利用数学模型精确描述,再根据进一步分析某些系统衰变和误差模型,进而通过计算方法重构图像。图像退化就是受硬件系统或者外部环境的影响导致图像质量的下降,从而丢失了关于原有图像中包含的某些重要信息,满足不了人们对图像应用的需求,有必要对图像进行复原,恢复出接近

5、真实的图像,帮助人们获取其中丢失的重要信息,同时也可以帮助上层的图像分析和理解。图像复原在天文领域,医学领域,军事领域等方面都有着重要的意义。然而在实际应用中,造成图像退化的点扩散函数往往是无法精确得知的,因此对图像盲复原也称作盲解卷积的方法技术研究,显得更加重要。本文主要针对先验知识未知或者部分已知的模糊图像的图像盲复原问题,从求解出点扩散函数和恢复出原始清晰图像为目标,研究了常见的噪声模型,点扩散函数模型,图像质量评价以及图像图复原的基本理论和常用技术,从传统的频域滤波方法到后来的正则化技术,偏微分方程,以及最近的神经网络技术,研究了常见的图像复原模型的求解算法

6、,主对偶算法,迭代算法,交替方向最小化算法等,掌握了退化模型的意义及其求解算法的核心。本文从点扩散函数的估计和正则化技术两个方面进行了改进,提出了一种基于同一场景多幅模糊图像的点扩散函数求解和一种基于Retinex算子约束的图像复原方法。主要创新点如下:(1)研究了图像盲复原求解点扩散函数的问题,针对一幅模糊图像提供的信息不够充分,提出了一种基于同一场景多幅模糊图像的点扩散函数估计。首先预估计点扩散函数,再利用两幅图像共同拥有原始清晰图像的信息,来进行点扩散函数的约束,在交叉正则化的基础上,加上归一化非负以及其Lp范数最小约束,更好的求解点扩散函数。实验证明,改进的

7、模型得到的点扩散函数有更好的效果,更加接近原始图像的PSF,从而为复原图像提供很好的前提条件。(2)本文在全变分的基础上,利用图像三通道之间的内在相关性,使其相互约束,让清晰通道给模糊通道提供更多的先验知识,提出了一种基于Retinex算子的先验正则化项模型,最后使用交替方向乘子迭代算法求解,实验结果表明,对该类特征图像,本文提出的算法能有效的进行图像复原。关键词:计算成像,盲解卷积,点扩散函数,Retinex算子,全变分正则化I万方数据西安电子科技大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTABSTRACTImagerestorationisanimporta

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