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数字图像纹理提取的理论研究及应用

作　者: 贾瑞芝
导　师: 冯惠涛; 刘瑞华
学　校: 重庆理工大学
专　业: 应用数学
关键词: 图像分解图像去噪纹理噪声纹理检测函数
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 39次
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内容摘要

随着计算机技术的日益提高，数字图像处理技术的应用也越来越广泛。图像去噪、图象分割问题已经成为图像处理的研究热点。近年来，基于偏微分方程（PDE）方法的图像分解在图像处理领域有着广泛的应用，如军事、遥感、气象、通信、医学等领域。本文将重点研究基于偏微分方程方法的图像分解问题，其主要思想是：首先构造一个恰当的图像分解模型，然后得到相应的偏微分方程，最后通过数值模拟实现目标函数的最优化。本文的研究内容主要包括以下几点：第一本文在L.Rudin、S.Osher和E.Fatemi提出的图像分解模型、L.Vese和S.Osher提出的图像分解模型，以及S.Osher、A.Sole和L.Vese提出的图像分解模型的基础上，利用对偶的方法提出了三个新的“结构--纹理”分解模型，该模型解决了经典分解模型理论模型和数值实现不一致的问题，并且取得较好的分解效果，使提取的纹理图像包含更丰富的纹理细节。第二研究了噪声图像的分解问题，对于噪声图像，不仅需要提取纹理，还需要去除噪声。本文利用纹理检测函数可以检测图像纹理的优点，重新构造一个新的“结构—纹理—噪声”分解模型，并证明了该模型解的存在性和唯一性，以及数值算法的伪代码。实验效果表明该模型能达到一定的分解结构、纹理和噪声的效果。第三在上面模型的基础上，利用对偶的方法对其进行改进，以得到更好的结构-纹理-噪声分解的效果，并证明了改进后模型的解的存在性，以及数值算法的伪代码。实验效果表明改进后的模型能更好的分解出结构、纹理和噪声，而且提取的纹理更清晰，去除的噪声基本上不含有纹理。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-11
  1.1 研究背景  8
  1.2 偏微分方程在图像分解中的发展  8-9
  1.3 纹理的特征  9
  1.4 纹理提取  9
  1.5 主要工作及内容安排  9-11
2 基于偏微分方程的图像分解模型  11-18
  2.1 理论知识  11-15
  2.2 基于偏微分方程的图像分解模型  15-18
3 纹理提取的模型研究  18-24
  3.1 改进的 ROF 模型  18-21
  3.2 其它的改进模型  21
  3.3 数值实验  21-23
  3.4 本章小结  23-24
4 噪声图像的纹理提取  24-37
  4.1 纹理检测函数  24-25
  4.2 噪声图像的纹理提取模型  25-29
  4.3 基于对偶方法的纹理提取模型  29-36
  4.4 本章小结  36-37
5 总结  37-38
致谢  38-39
参考文献  39-41
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果  41

数字图像纹理提取的理论研究及应用

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