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基于核回归与非局部方法的图像去噪研究
作 者: 宋力
导 师: 曹汉强
学 校: 华中科技大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 非局部方法 核函数 核回归 奇异值分解 图像去噪
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 80次
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内容摘要
核回归分析是传统回归分析的最新发展,在图像去噪、数据挖掘、超分辨率分析等领域得到了广泛的应用。非局部方法是当前热门的图像处理方法,它在计算权重时考虑图像的全局特征,处理效果远远优于其他方法,缺点是计算量大。本文以自然国家科学基金项目为背景,结合核回归算法的局部性与非局部算法的全局性,将其应用于图像去噪中,得到了较好的处理效果。本文首先介绍了图像处理的基本概念以及常见的噪声模型,回顾了传统的图像去噪方法,分析了传统去噪方法的不足,这些方法都是基于特定的模型结构,由于模型已定,这就限制了它们的应用领域,核回归方法很好的改善了以往去噪方法的这些不足,缺点是在去噪时没有考虑图像的灰度信息,本文通过引入局部方向信息来对经典核回归进行改进。核回归方法在计算权重时仅分析临近区域的像素,实际上相距较远的区域也可能具有一定的相似特征,因此核回归方法具有一定的局限性。本文描述的非局部去噪方法很好的利用了图像的全局特征,对于具有相似纹理的图像,该方法的处理效果要远远好于其他方法。但是,它的局部使用的是常数模型,它是核回归方法在阶次等于0时的特例,通过结合核回归方法的高阶性,可以很好的改进非局部方法的不足。最后,通过实验和分析表明,本文方法与传统的方法相比,由于能够很好的结合图像的局部特征与全局特征,使得去噪后的图像能够更好地保留图像的纹理和结构信息,具有更好的去噪效果。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 1 绪论 8-12 1.1 研究背景和意义 8 1.2 国内外研究现状 8-11 1.3 论文的主要内容及安排 11-12 2 经典核回归理论 12-23 2.1 一维核回归 12-15 2.2 相关的回归方法 15-18 2.3 二维核回归 18-19 2.4 二维等效核 19-22 2.5 本章小结 22-23 3 非局部方法去噪 23-32 3.1 方法噪声的计算 23-24 3.2 常见的去噪方法 24-28 3.3 非局部方法 28-31 3.4 本章小结 31-32 4 基于核回归与非局部方法的图像去噪 32-49 4.1 数据自适应核回归 32-43 4.2 非局部去噪方法的局部高阶改进 43-48 4.3 本章小结 48-49 5 全文总结与展望 49-50 5.1 总结 49 5.2 展望 49-50 致谢 50-51 参考文献 51-54
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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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