基于云的圖像恢復(fù)算法研究.pdf

1、隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,用戶可以方便地訪問并租賃互聯(lián)網(wǎng)中的共享資源,如果可以獲得豐富的圖像資源,那么是否能夠?qū)⑦@些資源應(yīng)用到傳統(tǒng)的圖象處理工作成為數(shù)字圖像領(lǐng)域面臨的一個(gè)嶄新的問題。由于拍攝設(shè)備、自然環(huán)境以及人為操作等各方面的限制,圖像在成像、傳輸或存儲(chǔ)過程中不可避免地出現(xiàn)一定程度的退化現(xiàn)象,圖像恢復(fù)是減輕或去除這種退化的主要方法。當(dāng)前,一些好的圖像恢復(fù)算法能以極大的保真度得到逼近原始圖像的結(jié)果?；谡齽t化的圖像恢復(fù)方法建立在變分學(xué)框架基礎(chǔ)

2、上,近年來得以迅速發(fā)展,取得了非常好的恢復(fù)效果。而不論何種圖像恢復(fù)算法,都有一個(gè)明顯的共同特征,即僅以當(dāng)前觀測(cè)圖像為基礎(chǔ)獲取原真實(shí)圖像的逼近解。假定云中存在一個(gè)大規(guī)模的圖像庫,且該圖像庫中包含一部分與原始圖像內(nèi)容相似的圖像,如果可以利用相似內(nèi)容這一先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行正則化圖像恢復(fù),直觀上可以得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。通過提交局部不變性特征描述子,基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)能夠搜索到與輸入圖像相似的結(jié)果圖像,但圖像檢索的目標(biāo)并不是去恢復(fù)一個(gè)高質(zhì)量圖像。為了

3、將圖像檢索技術(shù)融合到圖像恢復(fù)中,并合理利用與檢索結(jié)果內(nèi)容相似這一先驗(yàn)知識(shí),本文提出了基于云的圖像恢復(fù)方法。本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)在于:
　　1.提出了基于云的圖像恢復(fù)框架。
　　本文提出了基于云的圖像恢復(fù)框架,將圖像檢索相關(guān)技術(shù)運(yùn)用到圖像恢復(fù)的過程中來。圖像檢索的輸入是觀測(cè)圖像經(jīng)過一步自適應(yīng)的基于稀疏表示模型的圖像恢復(fù)算法后得到的結(jié)果,檢索結(jié)果經(jīng)過處理后,可用于幫助中間恢復(fù)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的恢復(fù)工作。
　　2.提出了自適

4、應(yīng)的基于稀疏表示模型的圖像恢復(fù)算法。
　　本文分析并總結(jié)了基于稀疏表示模型的圖像恢復(fù)算法,并在此基礎(chǔ)上提出了具有自適應(yīng)性的稀疏表示模型?？紤]到原有算法求解過程,隨著迭代次數(shù)的增加,圖像恢復(fù)效果愈來愈好,變換域的三維排列為消除噪聲所設(shè)定的閾值應(yīng)隨迭代過程而變化,從而在去除噪聲的同時(shí)可以保護(hù)非局部稀疏性。
　　3.提出了基于云的稀疏正則化方法。
　　基于云的稀疏正則化是基于云的圖像恢復(fù)框架的核心方法。在進(jìn)行特征匹配和圖像變