發(fā)布時間：2018-05-03 18:36

  本文選題：遮擋物體 + 圖像恢復(fù)�。� 參考：《計算機仿真》2016年11期

【摘要】：針對傳統(tǒng)的圖像恢復(fù)方法,只能對背景簡單且沒有遮擋物的目標圖像進行恢復(fù),對識別目標背景復(fù)雜且存在物體遮擋的圖像不能準確進行恢復(fù),導(dǎo)致恢復(fù)性能差的問題。提出基于阻尼最小二乘法的遮擋物體的圖像恢復(fù)方法。對原始遮擋物圖像存在的大量噪聲,采用回溯雙邊濾波法對原始圖像進行去噪處理,依據(jù)閾值法將預(yù)處理后的圖像劃分成特定數(shù)量的具有一定意義的小區(qū)域,并尋找其中的興趣目標區(qū)域,根據(jù)阻尼最小二乘法理論,對被遮擋物體的輪廓進行復(fù)原,實現(xiàn)遮擋物體的圖像恢復(fù)。仿真結(jié)果表明,采用改進的算法相比傳統(tǒng)的方法,均方誤差和平均絕對誤差均有所降低,峰值信噪比得到提高,具有較強的抗噪能力,能夠滿足實際的應(yīng)用需求。
[Abstract]:The traditional image restoration method can only restore the target image with simple background and no occlusion, but can not recover the target image with complex background and object occlusion accurately, which leads to the problem of poor recovery performance. A method for image restoration of occluded objects based on damped least square method is proposed. For the large amount of noise existing in the original occlusion image, the backtracking bilateral filtering method is used to de-noise the original image, and the pre-processed image is divided into a certain number of small areas with certain significance according to the threshold method. Based on the theory of damped least square method, the contour of the occluded object is restored and the image of the occluded object is restored. The simulation results show that compared with the traditional method, the improved algorithm can reduce the mean square error and average absolute error, improve the peak signal-to-noise ratio, and have a strong anti-noise ability, which can meet the practical application needs.
【作者單位】： 河南師范大學(xué)新聯(lián)學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1839625