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《电子科技大学》 2006年
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图像复原算法研究

吴亚东  
【摘要】: 在图像成像、复制、扫描、传输、显示等过程中,不可避免地要造成图像的降质,如图像模糊、噪声干扰等。而在许多应用领域中,又需要清晰的、高质量的图像,因此,图像复原(如去噪、去模糊等)具有重要的意义。图像复原的目的是对降质图像进行处理,使其恢复成原始图像,它是图像处理、模式识别、机器视觉的基础,因而受到广泛的研究,并在天文学、遥感成像、医疗图像等领域获得广泛的应用。 图像复原的传统方法主要是进行图像滤波,由于图像的大部分信息存在于边缘部分,因此要求图像滤波既能去除图像的模糊和噪声,同时又能保持图像的细节。由于图像细节和噪声在频带上混叠,导致图像的平滑和边缘细节的保持成为一对矛盾,传统的滤波方法难以处理这类问题。近年来发展起来的偏微分方程图像处理技术、神经网络技术、小波分析技术以及图割技术,为解决图像复原中的这一矛盾提供了新的方法。 本文以图像复原中的去模糊和去噪问题为主要研究内容,以全变差图像模型为主要研究对象,研究了基于神经网络的图像复原模型和复原算法;分析了小波图像去噪方法与非线性滤波去噪方法之间的关系;并采用图割技术,研究了全变差去噪模型的数值求解方法。研究工作取得了如下创新性成果: (1)神经网络图像复原算法研究 ·提出了两种基于变分PDE的神经网络图像复原模型,并给出了相应的复原算法。将变分偏微分方程,以正则化项的形式引入到传统神经网络图像复原框架中,给出了基于调和方程和全变差方程的神经网络图像复原模型,提出了两种基于改进型Hopfield神经网络的图像复原算法,并分析了算法的收敛性。 ·提出了一种基于状态连续改变的快速神经网络复原算法。深入研究了神经网络图像复原算法中的更新规则,将状态连续改变网络模型和最陡下降方法结合,给出了一种状态连续改变的快速神经网络更新规则。进而提出一种基于状态连续改变的快速神经网络复原算法,有效提高了复原算法的收敛速度和复原精度。 ·提出了基于调和模型的快速神经网络复原算法以及并行算法。将状态连续改变的快速神经网络更新规则应用到基于调和模型的神经网络复原算法,给出了一种基于调和模型的串行快速神经网络复原算法。将状态连续改变网络模型引入到基于调和模型的神经网络复原算法中,给出了一种基于调和模型的并行神经网络复原算法。 (2)小波图像复原算法研究 ·分析了非线性扩散和小波收缩去噪方法之间的关系。分析了二维情况下,Haar小波收缩去噪与非线性扩散之间的关系,给出了非线性扩散滤波在二维Haar小波收缩框架下的解释。从计算角度,说明了非线性扩散方法优于Haar小波收缩去噪方法。 ·提出了一种基于图像全变差模型的非线性扩散与二维Haar小波收缩相结合的混合图像去噪算法。该算法对图像经Haar小波分解的低频部分采用全变差扩散进行滤波处理;对高频部分采用小波收缩方法。实验结果表明,混合去噪算法保留了两种去噪方法的优点,在计算复杂度与滤波效果上具有更好的综合性能。 (3)基于图割的图像复原算法研究 ·提出了一种基于图割的全变差图像去噪算法。该算法将全变差去噪模型的能量函数最小化问题转化为图的最小割问题,然后采用图割技术(最大流/最小割算法)求得能量函数的全局最优解。并给出了去噪模型中,正则化参数的自适应设定方案。该算法避免了传统能量函数最小化方法中除数为零的不足,并能有效抑制以往最小化方法产生的阶梯效应,获得较优的复原效果。 ·提出了一种基于移动空间的全变差图像去噪算法。将基于全变差去噪模型的能量函数最小化问题映射为移动空间中的最优标号问题,采用图割技术来搜索最优标号。给出了基于交换移动空间的全变差去噪模型的求解算法,并讨论了不同正则化参数下的去噪效果。该算法需要较少的额外存贮空间,能够高效逼近全变差能量函数的最小值。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
2 孙韶杰;模糊图像中感兴趣信息的盲复原方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
3 徐树奎;基于计算摄影的运动模糊图像清晰化技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
4 李刚;航空成像去运动模糊技术研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2011年
5 蒋明星;基于数学形态学和分形的金相图像处理关键技术研究[D];华南理工大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 来沛剑;基于全变分的含噪图像盲复原算法研究[D];昆明理工大学;2010年
2 赵四能;偏微分方程在遥感图像去噪与分类的应用研究[D];浙江大学;2011年
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4 赵金帅;遗传算法的早熟现象研究及其在图像恢复中的应用[D];西南大学;2008年
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7 曾圣璞;基于线结构光的测量系统设计与实验研究[D];华中科技大学;2009年
8 丁伟;基于神经网络的图像复原方法研究[D];江苏科技大学;2010年
9 沈永顺;基于偏微分方程的两种图像去噪方法[D];东华理工大学;2012年
10 宫左晓东;基于马尔可夫随机场的图像恢复和增强[D];武汉理工大学;2012年
【参考文献】
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 周宏潮;王正明;刘洋;;基于边缘保护的正则化超分辨重构技术[J];兵工学报;2006年06期
8 杜慧茜;郭林楠;梅文博;任彦芳;;基于B样条函数的偏微分方程图像去噪[J];兵工学报;2008年08期
9 陈冰;赵亦工;李欣;;基于高斯尺度空间的末制导目标跟踪方法[J];兵工学报;2009年05期
10 宋义刚;肖亮;韦志辉;黄丽丽;;光学遥感图像变量分裂迭代快速复原算法[J];兵工学报;2012年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;Edge Detection of Wood Defects in X-ray Wood Image Using Neural Network and Mathematical Morphology[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
2 李旻珺;杨博;胡静;;星光导航湍流退化星图复原算法研究[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
3 袁兴起;韩键美;;一种基于Matlab的图像滤波算法的设计与实现[A];2011中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2011年
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5 韩军伟;陆俊;;信息融合的边缘保持图像滤波方法[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
6 张旭明;熊有伦;尹周平;;噪声污染运动模糊图像点扩散函数估计[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
7 张娜;潘振宽;魏伟波;;分段光滑图像分割的Split-Bregman方法[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
8 张楠;潘振宽;魏伟波;李媛媛;徐凯;;小位移变分光流计算的分裂方法[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
9 陈坚;李在铭;;场景监视中的运动目标检测技术[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
10 郭东辉;Gerard Parr;;ATM交换机中以神经网络实现ATM信息胞排序交换的研究(英文)[A];信息科学与微电子技术:中国科协第三届青年学术年会论文集[C];1998年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 张帆;全景视觉图像质量优化方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 沈郑燕;声纳图像去噪与分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 肖洁;视觉注意模型及其在目标感知中的应用研究[D];华中科技大学;2010年
6 韩守东;纹理建模与图切分优化方法研究[D];华中科技大学;2010年
7 涂虬;智能视觉监视中目标检测与跟踪算法研究[D];华中科技大学;2010年
8 章鹏;多尺度特征检测:方法和应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
9 赵晓丹;基于非先验函数系的信号识别[D];江苏大学;2010年
10 华岗;地震体数据可视化与分析研究[D];浙江大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 余波;惯性约束聚变的中子半影成像诊断系统和非线性重建方法研究[D];中国工程物理研究院;2010年
2 金甲;全景视觉图像去噪与增强方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 刘翠;水声图像阈值分割及智能优化算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 李丽;基于CT影像分析的肺结节检测算法研究[D];大连理工大学;2010年
5 李磊;分裂Bregman方法在图像处理中的应用[D];大连理工大学;2010年
6 陈巍;基于模拟退火的Hopfield网的研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 许俊玲;几类数字图像噪音的去噪算法研究[D];长沙理工大学;2010年
8 吴振华;基于模糊数学理论的数字图像处理[D];长沙理工大学;2010年
9 王保刚;基于虚拟样机技术的自治水下机器人仿真系统研究[D];中国海洋大学;2010年
10 蓝国宁;基于变分偏微分方程的细胞神经网络水下图像噪声抑制[D];中国海洋大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 毛新炎;张颖;陈雪波;胡晏晓;孙彬杰;;一种改进的彩色图像分割方法[J];辽宁科技大学学报;2009年01期
2 吴剑波,崔振,赵宏,谭玉山;光刀中心自适应阈值提取法[J];半导体光电;2001年01期
3 卓志敏;杨莘元;杨雷;;基于RANSAC+LS算法的红外成像全局运动估计[J];兵工学报;2008年03期
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5 符宝鼎,袁建畅,郭彩霞;基于RGB颜色模型棉花杂质的识别算法[J];北京纺织;2005年05期
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7 徐园,张广军,魏振忠;线结构光传感器标定点获取方法研究[J];北京航空航天大学学报;2004年01期
8 于洋,刘二莉,周铁涛,刘培英;边界追踪及Freeman码在定量金相中的应用[J];北京航空航天大学学报;2004年08期
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1 易丽娅;图像复原的Bregman迭代正则化方法研究[D];华中科技大学;2011年
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3 张运祥;分形理论及图像分形维数实时计算的研究[D];第一军医大学;2001年
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5 王慧燕;图像边缘检测和图像匹配研究及应用[D];浙江大学;2003年
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10 陈前荣;目标图像的光学相关识别与运动模糊图像恢复[D];国防科学技术大学;2004年
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1 丁西明;基于小波变换的图像增强研究[D];安徽大学;2010年
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4 付国文;基于Retinex的图像增强算法研究及实现[D];上海交通大学;2011年
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8 吴建军;计算机图像处理技术在定量金相分析中的应用研究[D];重庆大学;2002年
9 王锋;复杂金相组织的形态学分析与程序设计[D];重庆大学;2002年
10 吴宏圣;TDICCD全景航空相机像移补偿研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2003年
【二级引证文献】
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1 冯亮;王平;许廷发;石明珠;赵峰;;运动模糊退化图像的双字典稀疏复原[J];光学精密工程;2011年08期
2 李莉;杨吉斌;赵斐;;压缩感知新技术专题讲座(四) 第7讲 压缩感知在图像信号处理中的应用[J];军事通信技术;2012年03期
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4 张文娟;冯象初;王旭东;;基于加权总广义变差的Mumford-Shah模型[J];自动化学报;2012年12期
5 袁理;陈庆虎;鄢煜尘;段柳云;;两因子模型在多姿态人脸识别中的应用[J];武汉大学学报(信息科学版);2012年05期
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1 杨利红;大视场航天相机遥感图像复原研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2012年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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6 邢藏菊,曲延锋,徐健,王守觉;一种用于抑制椒盐噪声的多窗口中值滤波器[J];电子与信息学报;2002年12期
7 张红英;彭启琮;;全变分自适应图像去噪模型[J];光电工程;2006年03期
8 杨述斌,彭复员,谢志远,昌彦君;散斑噪声污染的激光水下图像滤波算法[J];红外与激光工程;2002年04期
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【相似文献】
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1 吴亚东;孙世新;;基于调和模型的快速神经网络图像复原算法[J];计算机应用研究;2007年06期
2 景越峰;张小琳;管永红;刘瑞根;;基于约束共轭梯度的高能闪光照相图像复原算法[J];强激光与粒子束;2009年02期
3 景越峰;管永红;;一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像复原算法[J];高能量密度物理;2008年03期
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5 李青峰;胡访宇;;利用BP神经网络实现监控图像盲复原[J];计算机仿真;2009年05期
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4 本报记者 李中文;历史性对垒[N];人民日报;2001年
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6 腾非 索娜;两少年的“非正常”成长[N];南方周末;2004年
7 永亮 记者 王连生;梅河公安千里解救受骗群众[N];北方法制报;2005年
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9 记者 毛铮铮;周小波假冒专利构成犯罪[N];科技日报;2000年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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6 张欣;波前编码技术中的图像复原研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2010年
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9 董文德;基于光纤陀螺颤振探测的图像复原技术研究[D];浙江大学;2013年
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1 仲京臣;基于小波神经网络的故障诊断研究[D];中国海洋大学;2004年
2 于繁华;基于小波神经网络的变参数振动钻削仿真与预测[D];吉林大学;2004年
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5 尤海英;条码识别中图像复原的研究[D];南京航空航天大学;2010年
6 王勇;单幅雾天降质图像复原方法研究[D];合肥工业大学;2010年
7 吴曦;基于随机小波神经网络的一类随机过程的逼近[D];西北工业大学;2001年
8 孙成宝;基于四阶偏微分方程和大气传递函数估计的两类图像复原算法研究[D];北京交通大学;2007年
9 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
10 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
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