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加权型线性积分卷积图像去噪方法研究

作　者: 李理
导　师: 张功萱
学　校: 南京理工大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 图像去噪 曲率保持PDE模型 线性积分卷积 非线性结构张量 非局部平均滤波方法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 3次
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内容摘要


开展数字图像去噪方法研究,不仅具有自身的实际应用意义,同时去噪方法的研究成果,可被其他图像处理技术借鉴,用于处理对应的应用问题。论文主要聚焦于偏微分方程图像去噪方法研究,综述了PDE (Partial Difference Equation)图像去噪模型的发展历程,着重分析了张量型基于散度的PDE模型,张量型基于迹的PDE模型,以及曲率保持PDE模型,指出了其各自存在的不足以及各向异性PDE模型有进一步提升的可能,针对曲率保持PDE模型容易在图像边缘引入虚假信息之不足,开展相关深入研究,取得如下主要成果：1)提出了一种加权型线性积分卷积图像去噪方法。利用基于总变差流的平滑技术计算非线性结构张量,以此构造扩散张量；接着将扩散张量投影在各个方向上,生成对应的向量场,由此计算得到各积分卷积结果；最后利用方向信息构造加权函数。实验结果表明,该方法能进一步提升去噪方法的性能；2)提出了一种基于图像片的加权型线性积分卷积图像去噪方法。改方法是上述提出方法的改进方法。充分利用了非局部平均滤波方法中图像片处理技术。将传统的线积分卷积计算中的高斯函数替换为图像片相似性比较函数。这一看似简单的替换,能进一步挖掘所提方法的去噪性能。实验结果显示本文方法在去噪的同时能较好地保持图像中边缘与曲率结构。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
1. 绪论  7-12
  1.1 研究背景与意义  7-11
  1.2 论文主要工作  11-12
2. 扩散PDE图像去噪方法分析  12-28
  2.1 引言  12-13
  2.2 图像去噪与正则化方法  13-15
    2.2.1 图像的获取  13-14
    2.2.2 图像去噪与反问题  14
    2.2.3 图像去噪与正则化理论  14-15
  2.3 空域图像去噪方法概述  15-18
    2.3.1 基于PDE的图像去噪方法  15-18
    2.3.2 非局部自适应去噪方法  18
  2.4 基于PDE的去噪方法理论基础  18-21
    2.4.1 扩散PDE模型与变分正则化方法  18-19
    2.4.2 线性扩散PDE模型  19-21
    2.4.3 非线性各向同性PDE扩散模型  21
  2.5 非线性扩散PDE图像去噪方法  21-27
    2.5.1 基于散度的张量驱动PDE模型  22-24
    2.5.2 基于迹的张量驱动PDE模型  24-26
    2.5.3 曲率保持PDE模型  26-27
  2.6 本章小结  27-28
3. 加权型线性积分卷积图像去噪方法  28-37
  3.1 引言  28-29
  3.2 线性积分卷积  29-30
  3.3 非线性结构张量  30-32
    3.3.1 线性结构张量分析  30-31
    3.3.2 基于总变差流的非线性结构张量  31-32
  3.4 加权型线性积分卷积去噪方法  32-33
  3.5 试验验证与分析  33-36
  3.6 本章小结  36-37
4 基于图像片的加权型线性积分卷积图像去噪方法  37-50
  4.1 引言  37
  4.2 非局部平均滤波方法  37-41
  4.3 基于图像片的改进方法  41-47
  4.4 实验验证与分析  47-49
  4.5 本章小结  49-50
5. 总结与下一步工作  50-51
  5.1 全文总结  50
  5.2 下一步工作  50-51
致谢  51-52
参考文献  52-55

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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