【摘要】：DoFP(division of focal plane,DoFP)偏振成像傳感器由交錯(cuò)分布的偏振軸方向沿著0°、45°、90°、135°的四種微偏振成像元件組成,具有結(jié)構(gòu)緊湊、制造成本低、成像速度快且能夠單幀捕獲完整偏振信息等優(yōu)勢(shì),但需要通過插值來提高偏振圖像的分辨率和重建偏振信息的精確度。目前,所提出的插值算法絕大部分是基于理想無噪DoFP偏振圖像模型的,而現(xiàn)實(shí)中所捕獲的DoFP偏振圖像是存在噪聲的,因此我們需要在插值之前先對(duì)DoFP圖像進(jìn)行去噪。在本文,我們提出了一種基于稀疏表示的DoFP圖像去噪算法。該算法主要?dú)w納為兩步驟:1)通過正交匹配追蹤算法(orthogonal matching pursuit,OMP)對(duì)DoFP偏振圖像進(jìn)行稀疏分解并得到稀疏表示系數(shù);2)通過K-SVD(K times singular value decomposition,K-SVD)更新字典原子。與先前提出的DoFP圖像去噪算法相比,我們提出的算法通過將目標(biāo)DoFP圖像分解為字典原子的最優(yōu)稀疏表示組合,由于隨機(jī)無序的噪聲不能稀疏化表示,因此不僅能很好地將高斯噪聲從目標(biāo)DoFP圖像中分離出來,還能盡可能地保留原始圖像的細(xì)節(jié)信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們提出算法的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)值高于近年提出的基于PCA(principal component analysis,PCA)的偏振DoFP圖像去噪算法~3dB,并且圖像質(zhì)量也要更高。
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;O436.3

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本文編號(hào)：2785173