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文檔簡介
1、在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中圖像復(fù)原是一個(gè)相當(dāng)重要的研究方向,它在現(xiàn)實(shí)生活中也有著相當(dāng)廣泛的應(yīng)用和市場(chǎng),比如車輛識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感圖像處理系統(tǒng)、天文成像系統(tǒng)、視頻處理系統(tǒng)以及軍事圖像處理系統(tǒng)等方面都依賴于數(shù)字圖像復(fù)原技術(shù)。
圖像在形成或傳輸過程中受到諸如模糊、失真的干擾,會(huì)造成圖像質(zhì)量退化,另外由于成像設(shè)備自身的元器件精度不夠或者成像設(shè)備與取像點(diǎn)之間的環(huán)境擾動(dòng)會(huì)給生成的圖像加入噪聲,這也會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量退化。圖像復(fù)原技術(shù)就是減輕或者
2、去除這種退化效果,盡量得到真實(shí)圖像的一種技術(shù)。近年來,人們對(duì)圖像質(zhì)量的要求逐漸提高,彩圖代替了最早的灰度圖,低分辨率的圖像已不受歡迎,3D圖像慢慢搬上舞臺(tái)等。與此同時(shí),社會(huì)對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)的要求也是水漲船高,這對(duì)該領(lǐng)域的研究者來說既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。
圖像復(fù)原技術(shù)主要需要突破兩個(gè)問題:其一,用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來模擬圖像退化的過程;其二,用可行高效的數(shù)學(xué)方法來求解該數(shù)學(xué)模型。
針對(duì)第一個(gè)問題,國內(nèi)外研究者提出了一系列行之
3、有效、越來越適用的模型,由最初的最小二乘模型到當(dāng)前比較流行的正則化模型,其最具有代表性的正則化模型為ROF模型。本文在前人的研究基礎(chǔ)上提出了高階全局變分正則化模型,該模型考慮到了圖像的高階微分信息,因此能更好地模擬圖像退化過程,而且新模型解的存在性和收斂性也能得到保證。針對(duì)第二個(gè)問題,數(shù)值代數(shù)領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者先后提出了直接求解法、預(yù)處理技術(shù)、迭代法、子空間法等,本文提出了增廣的拉格朗日方法,該方法是結(jié)合優(yōu)化理論和拉格朗日乘子法相關(guān)知識(shí)得出的
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