基于稀疏表示的魯棒相位恢復算法研究.pdf

1、相位恢復是指僅利用傅立葉變換或者其它線性變換的幅值對原始圖像進行重建，由于相位信息的缺失，該問題具有不適定性。在實際應用中，相位恢復問題會受到不同噪聲干擾，因此在稀疏表示的基礎上，本文主要圍繞具有魯棒性的相位恢復算法進行研究，具體研究內容如下：
　　首先，考慮到隨機相位照明應用到相位恢復問題中可以降低采樣率以及時間復雜度，提出了基于隨機相位照明的抗泊松噪聲污染的相位恢復算法，該算法以負log的泊松似然函數(shù)作為數(shù)據保真項，并引入全變

2、差正則項表示圖像在梯度變換下的稀疏性。實驗結果表明，該算法針對受不同強度泊松噪聲干擾的相位恢復問題具有良好的重建效果。
　　其次，針對實際應用中相位恢復問題存在不同類型噪聲干擾，提出了一種基于全變差正則項的魯棒相位恢復算法，該算法不僅利用了全變差正則項，還將l1范數(shù)與l2范數(shù)加權和作為數(shù)據保真項引入到相位恢復問題中。實驗結果表明，該算法在無需噪聲類型先驗的條件下，對不同類型單一噪聲及混合噪聲均魯棒。
　　最后，針對圖像包含不