圖像恢復(fù)中的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、視覺是人類從世界中獲取信息和經(jīng)驗(yàn)的主要方式。多年以來，科學(xué)家和工程師們一直都致力于提高圖像質(zhì)量。近來數(shù)碼相機(jī)的普及提升了圖像獲取的質(zhì)量，同時(shí)也產(chǎn)生了大量的圖像和照片。但是，在某些情況下獲取高質(zhì)量的圖像即使對(duì)于有經(jīng)驗(yàn)的攝影人員也是比較困難的事情。另外，圖像在打印、傳輸和掃描等過程中也會(huì)由于半色調(diào)處理和信道噪聲造成圖像退化降質(zhì)的問題。當(dāng)使用掃描儀對(duì)打印圖像進(jìn)行掃描后，由于打印圖像時(shí)半色調(diào)處理帶來的網(wǎng)屏效應(yīng)及掃描處理噪聲，往往后造成類似于波紋

2、的圖像瑕疵或噪聲。實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)以上圖像進(jìn)行有效的反半色調(diào)及其去噪處理。因此，在圖像恢復(fù)的各項(xiàng)技術(shù)中，反半色調(diào)技術(shù)(Inverse Halftoning)、去網(wǎng)屏(Image descreening)技術(shù)和圖像去噪(ImageDenoising)技術(shù)是各項(xiàng)應(yīng)用的基礎(chǔ)、核心技術(shù)，許多圖像處理應(yīng)用都建立在反半色調(diào)和圖像去噪等圖像恢復(fù)技術(shù)的基礎(chǔ)之上。
　　 由于缺少輸入數(shù)據(jù)的足夠信息，圖像恢復(fù)中的反半色調(diào)和去噪問題得到的結(jié)果往往不

3、是唯一的。該問題屬于不適定問題，因此缺少統(tǒng)一的模型進(jìn)行圖像的恢復(fù)。結(jié)合基于圖像內(nèi)容分析的方法，針對(duì)不同種類的半色調(diào)圖像包括二值圖像和掃描半色調(diào)圖像本文提出了統(tǒng)一的解決方案，本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括：
　　 1.提出一種針對(duì)二值半色調(diào)圖像的基于Voronoi劃分的圖像特征分析方法。該方法充分利用了圖像內(nèi)容的幾何分析方法，將Voronoi圖引入到半色調(diào)的特征分析中。通過Voronoi劃分獲取了圖像的局部特征包括灰度值、鄰域約束和圖

4、像梯度等。
　　 2.提出了基于離散Sibson插值的反半色調(diào)算法。該算法充分利用了以上基于Voronoi圖的特征分析方法，通過Voronoi圖獲取圖像中種子點(diǎn)的灰度值估計(jì)，然后通過離散Sibson插值計(jì)算獲取最終的恢復(fù)圖像。有效地提高了算法的適用性和恢復(fù)圖像的視覺效果。
　　 3.提出了基于自適應(yīng)能量擴(kuò)散的反半色調(diào)算法。該算法更有效的利用了Voronoi圖的特征分析方法，將反半色調(diào)過程看作是自適應(yīng)的高斯能量擴(kuò)散過程，通

5、過歸一化的高斯能量擴(kuò)散獲取最終的恢復(fù)圖像。相對(duì)于離散Sibson插值方法，獲取了更加平滑和富含細(xì)節(jié)信息的恢復(fù)效果。
　　 4.提出了一種基于圖像統(tǒng)計(jì)內(nèi)容分析的非局部去噪算法。該算法利用基于Weibull分布的圖像特征統(tǒng)計(jì)分析方法將圖像劃分為平滑、紋理和邊緣區(qū)域，對(duì)不同的區(qū)域采用了不同的相似性度量計(jì)算方法和去噪?yún)?shù)，改進(jìn)了非局部去噪算法的恢復(fù)質(zhì)量。
　　 在以上算法和圖像內(nèi)容分析方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用中的圖像掃描預(yù)處理