圖像采集過程中拍攝設(shè)備的輕微抖動或者與目標之間發(fā)生相對位移極易造成運動模糊,模糊圖像的紋理特征容易被忽略或者描述不準確,為實際應(yīng)用與科學研究帶來一定的困難。現(xiàn)有的圖像采集設(shè)備有一定的抗模糊性能,但對于尺度較大的運動模糊效果并不明顯,圖像去模糊成為近年來圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)的熱點問題。為了更好的降低噪聲影響,保持復(fù)原圖像的紋理細節(jié),本文主要研究基于顯著性邊緣聯(lián)合稀疏表示的圖像復(fù)原。論文主要研究工作如下:1.提出了一種保持圖像紋理細節(jié)的顯著性邊緣提取算法。傳統(tǒng)的邊緣提取方法在抑制噪聲時容易破壞細小的圖像紋理。本文采用多分辨率分層細化的方式,首先提取邊緣誤差較小的低分辨率模糊圖像的邊緣。在邊緣提取過程中,通過自適應(yīng)掩模算子區(qū)分模糊圖像的平坦區(qū)域與紋理細節(jié)區(qū)域,并借助數(shù)值約束抑制噪聲干擾、梯度約束增強圖像梯度,在抑制噪聲的同時提取圖像邊緣。實驗表明,本文提出的邊緣檢測方法能夠抑制圖像噪聲,保持圖像紋理細節(jié)。2.提出了一種適于結(jié)構(gòu)保持的模糊核估計方法。閾值截斷的噪聲去除方法容易導致模糊核估計結(jié)果出現(xiàn)階梯效應(yīng)。通過引入梯度連續(xù)性約束,確保在濾除噪聲點的同時能夠有效保持模糊核連續(xù)性的結(jié)構(gòu)特征。... 

【文章來源】：蘇州科技大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 非盲去卷積
        1.2.2 盲去卷積
    1.3 本文主要研究工作
    1.4 本文的內(nèi)容安排
第二章 運動模糊理論基礎(chǔ)
    2.1 運動模糊的退化模型
    2.2 運動模糊恢復(fù)的常用先驗知識
        2.2.1 自然圖像的先驗知識
        2.2.2 模糊核的先驗知識
    2.3 圖像去模糊相關(guān)理論方法
        2.3.1 圖像復(fù)原相關(guān)方法
        2.3.2 模糊核估計相關(guān)方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 顯著性邊緣檢測
    3.1 引言
    3.2 基于Ada Boost的邊緣檢測算法
        3.2.1 創(chuàng)建訓練數(shù)據(jù)樣本
        3.2.2 選擇圖像特征
        3.2.3 基于Adaboost的分類器訓練
        3.2.4 實驗結(jié)果與分析
    3.3 自適應(yīng)增強圖像紋理的邊緣檢測算法
        3.3.1 算法流程
        3.3.2 自適應(yīng)增強圖像紋理的邊緣檢測算子的構(gòu)造
        3.3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 Ada Boost算子與自適應(yīng)增強圖像紋理邊緣提取算子實驗比較
    3.5 模糊圖像邊緣提取實驗比較
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于顯著性邊緣聯(lián)合稀疏表示的圖像復(fù)原
    4.1 引言
    4.2 算法框架
    4.3 多分辨率分層細化的邊緣提取策略
    4.4 保持模糊核結(jié)構(gòu)的模糊核估計
    4.5 聯(lián)合稀疏表示的清晰圖像估計方法
        4.5.1 清晰圖像的稀疏表示
        4.5.2 字典訓練
    4.6 實驗與分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 實驗結(jié)果與評價
    5.1 評價準則
    5.2 噪聲下的運動模糊去除
    5.3 不同尺度下的運動模糊去除
    5.4 其它環(huán)境下的復(fù)原結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)研究工作展望
參考文獻
圖表目錄
致謝
附錄
    A 攻讀碩士學位期間發(fā)表及錄用的論文目錄
    B 攻讀碩士學位期間申請的相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)
    C 攻讀碩士學位期間參加的科研項目
    D 攻讀碩士學位期間獲得的獎項
作者簡歷


【參考文獻】：
期刊論文
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[5]基于分類學習的去霧后圖像質(zhì)量評價算法[J]. 南棟,畢篤彥,馬時平,凡遵林,何林遠.  自動化學報. 2016(02)
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[7]基于Hessian核范數(shù)正則化的快速圖像復(fù)原算法[J]. 劉鵬飛,肖亮.  電子學報. 2015(10)
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[10]邊緣結(jié)構(gòu)保持的加權(quán)BDTV全光場圖像超分辨率重建[J]. 張旭東,李夢娜,張駿,胡良梅,王一.  中國圖象圖形學報. 2015(06)



本文編號：3486010