數(shù)字圖像是人類獲取信息最重要的載體,人類從外界獲取的信息中,圖像信息大約占75%,同時(shí)圖像信息傳輸較快,因此數(shù)字圖像在生活中有著舉足輕重的作用。然而,圖像設(shè)備老化、外界環(huán)境多變等因素會使得數(shù)字圖像在圖像獲取或傳輸過程中退化,從而影響圖像的后續(xù)處理。因此,為了更好地分析和理解圖像,則需要通過計(jì)算機(jī)技術(shù)對數(shù)字圖像進(jìn)行處理。而圖像恢復(fù)和圖像分割作為數(shù)字圖像處理的前期處理方法,其恢復(fù)和分割結(jié)果直接影響著后續(xù)的圖像分析。近年來,基于變分方法的圖像處理技術(shù)以完備的理論基礎(chǔ)和較好的實(shí)驗(yàn)效果受到廣泛關(guān)注。其基本思想是:先根據(jù)圖像信息構(gòu)造能量泛函,然后利用優(yōu)化理論極小化此能量泛函,其最小值點(diǎn)即為所求的圖像處理結(jié)果。本文主要研究變分圖像恢復(fù)和分割,同時(shí)對一些經(jīng)典變分模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析,并對其中的某些模型進(jìn)行了研究與改進(jìn),其主要內(nèi)容如下:1.提出了非凸非光滑的廣義全變分圖像恢復(fù)模型。相比于廣義全變分（TGV）模型中使用的凸₁l范數(shù),本文模型中使用的非凸非光滑的勢函數(shù)能更好地度量圖像函數(shù)的變化,進(jìn)而為圖像提供更好的稀疏表示。通過結(jié)合TGV正則化和非凸正則化的優(yōu)點(diǎn),新模型在保留圖像邊界信...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.1非凸非光滑函數(shù)圖象

(c)(t)log(1t)(d)對比圖圖3.1非凸非光滑函數(shù)圖象Fig.3.1Theplotsofnonconvexandnonsmoothfunctions式(3.5)中，1E是凸的光滑函數(shù)，2E是非凸非光滑的正則項(xiàng)，接下來我們....

圖3.4測試圖像

(d)干凈圖像(e)噪聲圖像(f)(e)的放大塊圖3.4測試圖像Fig.3.4Testimages圖3.5和圖3.6中分別給出了噪聲合成圖像和噪聲Lenna圖像的圖像恢復(fù)結(jié)果。在本文的NNTGV模型中，模型使用了三種不同函數(shù)作為勢函數(shù)，并將實(shí)驗(yàn)

圖3.5合成圖像的恢復(fù)結(jié)果

(e)(a)的放大塊(f)(b)的放大塊(g)(c)的放大塊(h)(d)的放大塊圖3.5合成圖像的恢復(fù)結(jié)果Fig.3.5Therestorationresultsofthenoisysyntheticimage

圖3.6Lenna圖像的恢復(fù)結(jié)果

(e)(a)的放大塊(f)(b)的放大塊(g)(c)的放大塊(h)(d)的放大塊圖3.6Lenna圖像的恢復(fù)結(jié)果Fig.3.6TherestorationresultsofthenoisyLennaimage3.4.3TV,NNTV,T....

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