基于空間信息的自適應(yīng)圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、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的圖像復(fù)原方法。傳統(tǒng)的正則最小二乘法雖然考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)一旦選定,不論圖像如何變化,正則項(xiàng)都不會(huì)再發(fā)生改變。并且,每一種正則項(xiàng)都存在自身的缺點(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。主要包含如下三個(gè)方

2、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)之上,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。
　　2.將高斯噪音和模糊的情況進(jìn)一步推廣,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