基于變分和小波的原對偶混合模型恢復(fù)方法.pdf

1、圖像在進(jìn)行采集、傳輸以及后期的顯示等過程中，十分容易受到環(huán)境、設(shè)備和場景中很多因素的的干擾，反映到圖像層面便是其質(zhì)量的退化，不利于后期的圖像再處理以及應(yīng)用。因此，為了減小圖像在上述過程中受到的影響，提高圖像質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的圖像信息傳遞，則需進(jìn)行圖像恢復(fù)等處理。圖像恢復(fù)是對已經(jīng)受到退化影響的圖像，應(yīng)用某種方法實(shí)現(xiàn)對其有效的處理的過程，是改善圖像質(zhì)量的一種途徑，在航天、醫(yī)學(xué)、遙感圖像等行業(yè)中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。
　　圖像恢復(fù)是保證圖像

2、質(zhì)量手段中較為基礎(chǔ)的一項(xiàng)技術(shù)，本文將重點(diǎn)研究基于凸優(yōu)化圖像恢復(fù)技術(shù)及其應(yīng)用，研究內(nèi)容包括：
　　1）首先，從工學(xué)應(yīng)用的視角綜述論文中涉及到的一些基礎(chǔ)理論和定理，給出一般的優(yōu)化模型和在恢復(fù)技術(shù)以及感知技術(shù)中的應(yīng)用。
　　2）針對全變分模型進(jìn)行了討論，并介紹了其在圖像恢復(fù)中的技術(shù)優(yōu)勢，即對圖像邊緣以及塊狀起到良好的處理結(jié)果。不過，其非光滑性也使得普通的優(yōu)化處理過程變得復(fù)雜，因此可以采用近似或迭代閾值途徑進(jìn)行快速求解。
　　

3、3）介紹了基于稀疏算子的圖像恢復(fù)模型，較為常見的方法為小波變換和曲波等，借助去噪實(shí)驗(yàn)的方法，進(jìn)行曲波和小波兩種算子的優(yōu)劣對比；曲波變換是對小波的一種改善，能夠很好地實(shí)現(xiàn)對圖像紋理信息的保留，同時(shí)對圖像所包含的條狀信息也有不錯(cuò)的處理。
　　4）進(jìn)行了對偶規(guī)劃方法研究，其求解全變分問題中過程十分靈活，同時(shí)關(guān)于稀疏正則化問題的求解也較為實(shí)用，并在此基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于小波算子和全變分算子相融合的正則模型，并應(yīng)用對偶法進(jìn)行模型求解。