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模糊图像复原与校正方法研究

作　者: 张明谦
导　师: 刘胜；王连生
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 控制工程
关键词: 图像复原最小二乘泰勒级数振铃效应
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

随着社会生产力的发展,图像处理技术已经远远突破早期的应用领域,被广泛应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。图像处理技术包括对图像进行数字化、编码、分析等各种处理,当然模糊图像复原也是数字图像处理中非常重要的一个研究领域,它的研究成果正被广泛的应用到以上所述的各个领域。本文主要针对模糊图像的复原与校正方法进行了研究,内容主要包括以下几个方面:(1)首先对模糊图像复原研究的背景、意义及国内外研究现状进行阐述。(2)针对模糊图像降晰函数辨识问题,提出了使用最小二乘降晰函数辨识方法和基于ARMA图像模型的EM方法,并且研究了非负最小二乘法(NNLS)。(3)分析了图像盲复原过程中存在的两个主要问题:噪声放大和振铃效应,并对这两个问题的解决方法进行了分析。另外,对目前广泛使用的几种图像盲复原算法作了概括性介绍。(4)对复原图像的质量评价方法进行了深入而全面的总结。在对人眼视觉兴趣特性研究的基础上,提出了一种基于人眼视觉兴趣特性的图像质量客观评价方法,解决了传统客观评价方法与主观评价方法相矛盾的问题,但目前该类方法还只是处于初级研究阶段,仍有许多问题需要解决。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 论文研究背景和研究意义  9
  1.2 图像复原技术国内外研究现状  9-11
  1.3 论文主要研究工作  11-13
第2章常用图像复原方法  13-21
  2.1 图像复原理论  13-15
    2.1.1 图像退化简述  13
    2.1.2 点扩散函数性质  13-14
    2.1.3 退化过程中的加性噪声  14-15
  2.2 经典图像复原算法  15-20
    2.2.1 Wiener滤波算法  15-17
    2.2.2 约束最小二乘算法  17-19
    2.2.3 增量Wiener滤波算法  19-20
  2.3 本章小结  20-21
第3章图像盲复原技术  21-37
  3.1 图像反卷积的模型及性质  22-23
  3.2 图像复原中的噪声放大和振铃效应  23-26
    3.2.1 噪声放大  24-25
    3.2.2 振铃效应  25
    3.2.3 两者的共同作用  25-26
  3.3 边界效应  26-27
  3.4 图像盲复原中的正则化技术  27-32
    3.4.1 图像复原问题的病态  27
    3.4.2 正则化技术  27-29
    3.4.3 主要正则化方法  29-32
  3.5 基本的图像盲复原方法  32-35
    3.5.1 最大熵复原  32
    3.5.2 凸集投影方法(POCS)  32-33
    3.5.3 EM算法  33-34
    3.5.4 约束最小平方法  34
    3.5.5 其他研究方向  34-35
  3.6 图像复原算法的衡量标准  35-37
第4章模糊图像降晰函数辨识及仿真  37-55
  4.1 降晰图像建模分析  37-38
  4.2 降晰函数辨识常用形式  38-40
  4.3 最小二乘辨识基本原理  40-41
  4.4 期望-最大化(EM)辨识算法  41-54
    4.4.1 参数辨识的最大似然函数  43-44
    4.4.2 EM算法的E部算法原理  44-46
    4.4.3 EM算法的M步算法原理  46-47
    4.4.4 初始条件的选择及算法的简化运算  47-48
    4.4.5 EM算法程序设计的框架和流程图  48-50
    4.4.6 仿真结果  50-54
  4.5 本章小结  54-55
第5章复原图像的质量评价  55-60
  5.1 主观评价方法  55-56
  5.2 传统客观评价方法  56-57
  5.3 基于视觉兴趣的图像质量评价模型  57-59
    5.3.1 图像质量的测量过程  57-58
    5.3.2 视觉的兴趣性测量  58-59
    5.3.3 图像感兴趣区的确定  59
  5.4 本章小结  59-60
结论  60-62
参考文献  62-67
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  67-68
致谢  68

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