圖像復(fù)原的Bregman迭代正則化方法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代通信技術(shù)的發(fā)展，圖像和視頻作為重要的信息獲取來源和信息交換媒體，其在社會生活和工作中獲得了越來越廣泛的應(yīng)用。但通常由于設(shè)備環(huán)境和人為因素的影響，所獲取的圖像質(zhì)量不可避免的會下降，導(dǎo)致其很可能達(dá)不到應(yīng)用要求。因此有必要對退化的圖像進(jìn)行處理，恢復(fù)出接近真實圖像的高清晰、高質(zhì)量圖像，這就是圖像復(fù)原的主要目標(biāo)。圖像復(fù)原作為一種底層視覺技術(shù)，不僅能夠恢復(fù)出高質(zhì)量圖像，同時也為中層和高層視覺奠定了良好基礎(chǔ)，因此受到廣泛研究，在天文、遙感、醫(yī)

2、學(xué)工程、工業(yè)工程、文化藝術(shù)和軍事公安等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。
　　本文主要是基于Bregman迭代正則化技術(shù)，從正則化模型角度和迭代算法層面對圖像復(fù)原問題進(jìn)行了深入探討。主要研究內(nèi)容有如下幾個方面：
　　論文首先對圖像復(fù)原這一課題的研究背景、研究現(xiàn)狀和目前主要的圖像復(fù)原方法進(jìn)行了簡單分析總結(jié)，分析了各種圖像退化模型，介紹了基于傳統(tǒng)正則化的圖像復(fù)原方法和相關(guān)的快速迭代圖像復(fù)原算法，給出了圖像質(zhì)量評價的客觀準(zhǔn)則和主觀準(zhǔn)則。
　

3、　然后，本文基于傳統(tǒng)的正則化圖像復(fù)原方法，引入了迭代正則化技術(shù)，提出了一種基于Bregman迭代雙正則化的圖像復(fù)原方法。本方法組合總變分和小波域雙正則化技術(shù)，統(tǒng)一到Bregman迭代正則化框架下，采取分裂Bregman算法進(jìn)行快速圖像復(fù)原。實驗結(jié)果表明，對一般的高斯噪聲污染的模糊圖像，提出的算法不僅能夠快速進(jìn)行復(fù)原，而且效果優(yōu)于基于高斯模型的貝葉斯方法、GPSR方法、非局部總變分方法等代表性圖像復(fù)原算法的復(fù)原結(jié)果。
　　一般的圖像

4、復(fù)原問題主要解決了高斯噪聲污染的模糊圖像，而對于其他噪聲污染的模糊圖像，很難有效處理。針對這種不足，本文考慮了脈沖噪聲污染的模糊圖像復(fù)原問題。提出了一種兩步圖像復(fù)原算法，首先給出了一種快速消除脈沖噪聲的簡單算法，然后，建立了基于L1范數(shù)保真項的圖像去模糊框架，并采用分裂Bregman迭代算法快速求解。實驗結(jié)果表明，對重度脈沖噪聲污染的模糊圖像，本文提出的復(fù)原算法仍能夠有效復(fù)原。
　　最后，本文將提出的灰度圖像復(fù)原方法應(yīng)用到多通道圖