隨著信息技術的高速發(fā)展,數(shù)字圖像已經(jīng)成為了一種人們獲取信息、感知自然和了解世界的重要媒介。在獲取、傳輸和存儲的過程中,圖像都會不可避免地受到噪聲信號的污染,這些噪聲信號會妨礙人們對圖像信息的正確理解,同時對圖像后續(xù)的處理環(huán)節(jié)(特征提取、邊緣檢測等)帶來很大的影響。因此,作為圖像預處理操作之一的圖像去噪具有非常重要的意義,對圖像的后續(xù)處理至關重要。本文主要是對基于變分法的圖像去噪算法進行了研究。首先重點研究了幾種經(jīng)典的變分去噪模型;其次針對二階總廣義變分去噪模型易于模糊小結構、小紋理的缺點,提出了一種結合Kirsch邊緣檢測算子與二階總廣義變分的去噪模型,從理論上分析了該模型的優(yōu)勢;最后通過仿真實驗進行了驗證。本文的主要工作如下:(1)介紹了幾種經(jīng)典的變分去噪模型。本文詳細介紹了幾種經(jīng)典的變分去噪模型,從理論上分析了各種變分去噪模型的去噪機理以及在去噪過程中存在的優(yōu)點和缺點,并通過仿真實驗進行了驗證。(2)提出了一種結合Kirsch邊緣檢測算子與二階總廣義變分的去噪模型。首先利用Kirsch邊緣檢測算子提取圖像的局部紋理特征信息,然后利用這些信息構建一個自適應的正則項邊緣指示函數(shù)g(x)和...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1研究內容關系邏輯圖

天津大學博士學位論文8三部分的研究內容關系邏輯圖如圖1-1標題職能研究內容與方法職能職能階段論文題目研究內容與方法基于貝葉斯理論的低劑量CT圖像盲復原算法研究稀疏貝葉斯-RNAMBO算法變分貝葉斯-RNAMBO算法稀疏貝葉斯K-SVD算法稀疏貝葉斯字典學習法剪切波HMM去噪算法離....

圖２－１圖像的退化、恢復過程??

基于變分法的圖像去噪算法研究?第二章基于變分法的圖像去噪基本理論??第二章基于變分法的圖像去噪基本理論??在介紹經(jīng)典的變分去噪模型之前，本文首先將著？介紹基Ｔ？變分法的圖像太？噪算??法所涉及到的一些理論知識，其中主要包括圖像噪聲的數(shù)學模型及分類、變分原理和??歐拉－拉格朗日方程....

圖２－２高斯噪聲的概率密度函數(shù)??

基于變分法的圖像去噪算法研究?第二章基于變分法的圖像去噪基本理論??下面將主要介紹高斯噪聲和椒鹽噪聲。??（１）高斯噪聲??高斯噪聲含有恒定的頻率成分和功率頻譜，不論在空域１：還是頻域上都比較容易??用數(shù)學方法進行處理。其概率密度函數(shù)服從正態(tài)分布，形式如下：??ｐ（ｚ）?＝?－７....

圖３－２?ＴＶ模型的去噪效果圖??

＝?０的像素點，??將導致公式（３－７）失去意義，Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ方程則變成一個病態(tài)的方程。因此，??我們將通過在全變分的表達式分母中引入…個無窮小的正數(shù)ｆ對其正則化，艮丨Ｊ：??ＴＶ（？／）?＝?＾＾＼／ｕ＼ｄｘｄｙ?＝?＋ｕｖ￣?＋ｅｄｘｃ／ｙ，ｅ?＞０?（３－８....

本文編號：4024541