基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的圖像恢復(fù)和增強(qiáng).pdf

1、圖像信息，以其所具有的信息量大、方便于直接進(jìn)行應(yīng)用分析等特點(diǎn)，越來(lái)越多的被應(yīng)用于軍事、工業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中。而在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，由于設(shè)備、天氣、自然條件等因素的影響，導(dǎo)致所直接獲取的圖像信息往往會(huì)受到噪聲、模糊等失真情況的干擾，繼而影響到對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)一步的分析以及應(yīng)用，因此，如何對(duì)直接獲得的圖像信息進(jìn)行處理就成為了一個(gè)具有現(xiàn)實(shí)意義的課題。
　　 從技術(shù)上講，對(duì)拍攝圖像進(jìn)行清晰化處理主要分為以下兩個(gè)步驟：圖像恢復(fù)和圖像增強(qiáng)。圖

2、像處理技術(shù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，到21世紀(jì)的今天，對(duì)圖像進(jìn)行恢復(fù)和增強(qiáng)的手段已經(jīng)有了許多成熟的傳統(tǒng)技術(shù)，其中包括濾波恢復(fù)、小波增強(qiáng)等。而馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)理論是上世紀(jì)70年代繼馬爾可夫性質(zhì)被人們所普遍研究后所提出的，而經(jīng)過(guò)近年來(lái)研究及應(yīng)用，馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像分割、圖像去噪方向，而在圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用仍不成熟，因此本文主要的目標(biāo)就是將馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)應(yīng)用于圖像恢復(fù)與增強(qiáng)方面，進(jìn)而對(duì)其方法進(jìn)行一定的改進(jìn)。
　　 在本文中，首先對(duì)馬

3、爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(MRF)理論及模型進(jìn)行了介紹，隨即對(duì)如何求解MRF模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析。在此理論基礎(chǔ)上，本文將MRF應(yīng)用于圖像恢復(fù)方面，提出了改進(jìn)基于GMRF模型的圖像恢復(fù)算法，并且將此算法分別與傳統(tǒng)算法、模擬退火算法進(jìn)行比較，得出該算法比傳統(tǒng)算法有更好的性能，比基于MRF的模擬退火算法具有更好的收斂效果。然后本文將MRF模型應(yīng)用于圖像增強(qiáng)方面，提出了基于DAMRF模型的圖像增強(qiáng)算法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)，可以看出該算法比傳統(tǒng)算法具有更好的邊緣增強(qiáng)的