惡劣天氣(雨、雪、霾等)下拍攝的視頻或圖像嚴(yán)重影響人們的研究使用。其中,雨、雪天氣導(dǎo)致的圖像退化使得視覺系統(tǒng)不能提供可靠的特征提取、物體識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤等計(jì)算機(jī)視覺算法的處理結(jié)果。因此,將圖像去雨雪技術(shù)作為圖像的預(yù)處理環(huán)節(jié),用于提高計(jì)算機(jī)視覺算法的準(zhǔn)確性是有必要的。受雨、雪影響的視頻或圖像具有視覺效果差、關(guān)鍵信息被覆蓋的特性,因此針對(duì)圖像去雨雪算法的研究具有很大的實(shí)際意義。本文的研究內(nèi)容主要是針對(duì)視頻圖像的雨雪去除,進(jìn)而提高雨、雪視頻圖像的視覺效果。圖像的去雨雪算法在國內(nèi)外已有廣泛的應(yīng)用和深入的研究,達(dá)得了較好的雨雪條紋去除效果,但仍然存在損失圖像內(nèi)部固有信息的問題。圖像的去雨雪通常涉及了數(shù)據(jù)從高維非線性到低維線性的變換,雨雪條紋可以通過高維觀測(cè)空間中的低維嵌入流形進(jìn)行標(biāo)記,這很好保留了雨雪條紋的結(jié)構(gòu)信息。本文對(duì)一些經(jīng)典的圖像去雨雪算法進(jìn)行了深入研究和比較,在此基礎(chǔ)上提出了兩種圖像去雨雪方法:基于改進(jìn)BPDN算法的圖像去雨雪方法和基于局部流形結(jié)構(gòu)的圖像去雨雪方法。(1)本文工作是基于Kim算法的改進(jìn)工作,Kim算法只考慮了雨雪圖像的全局信息,而缺少對(duì)雨雪圖像局部信息的描述。本文首先...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
        1.1.1 圖像去雨雪的背景和意義
        1.1.2 流形學(xué)習(xí)的背景和意義
    1.2 圖像去雨雪算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于視頻圖像去雨雪的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于單幅圖像去雨雪的研究現(xiàn)狀
    1.3 流形學(xué)習(xí)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本文的結(jié)構(gòu)安排
2 基于改進(jìn)BPDN算法的圖像去雨雪應(yīng)用研究
    2.1 初始雨圖提取
    2.2 基于改進(jìn)BPDN算法的圖像去雨雪
        2.2.1 基于改進(jìn)BPDN算法的精煉雨圖提取
        2.2.2 基于改進(jìn)BPDN算法和Kim算法的圖像去雨雪
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析
    2.4 本章小結(jié)
3 基于局部流形結(jié)構(gòu)的圖像去雨雪應(yīng)用研究
    3.1 流形學(xué)習(xí)理論
        3.1.1 流形學(xué)習(xí)概述
        3.1.2 流形學(xué)習(xí)算法介紹
    3.2 局部流形結(jié)構(gòu)權(quán)重的構(gòu)建
    3.3 基于局部流形結(jié)構(gòu)的圖像去雨雪
        3.3.1 基于梯度下降法的稀疏系數(shù)矩陣求解
        3.3.2 基于局部流形結(jié)構(gòu)的圖像去雨雪
    3.4 實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)置
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)時(shí)間成本
        3.5.2 合成圖像去雨雪實(shí)驗(yàn)分析
        3.5.3 真實(shí)圖像去雨雪實(shí)驗(yàn)分析
    3.6 本章小結(jié)
4 本文工作總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在校期間科研成果



本文編號(hào)：3758716