【摘要】：Poisson數(shù)據(jù)圖像的去噪問題是目前圖像處理領(lǐng)域的研究熱點,在天文圖像處理、醫(yī)學圖像恢復等領(lǐng)域都有著極大的應(yīng)用。多分辨率分析是本文對Poisson數(shù)據(jù)圖像進行處理的主要工具,之后在許多學者的努力下逐步將小波框架引入到圖像處理領(lǐng)域中。其有別于全變差去噪模型的地方在于將正則項中的梯度算子,替換為小波分解算子,從而達到圖像處理的目的�；谪惾~斯統(tǒng)計的相關(guān)結(jié)論,本文引入KL散度作為Poisson去噪模型中的保真項。本文將對基于解析方法的幾種去噪算法進行比較分析,該方法的模型表達為(?){(?){[(Hx+b)i]-yi log(Hx+b)i}+β|Wx|1}。由此模型衍生出以下四種算法EM-framelets方法、重復加權(quán)l(xiāng)2方法(Reweighted l2 Method)、 KL+分裂Bregman方法以及預(yù)處理交替投影方法(Preconditioned Alternating Projection Algorithm)。本文將對四種算法的各方面特性進行比較,主要的比較方法將從計算時間、能量函數(shù)的下降速率以及PSNR值的上升速率等幾方面來進行比較。本文還對PAPA方法的參數(shù)選擇進行研究以及預(yù)處理條件下的參數(shù)選擇對算法收斂性的影響,通過不同參數(shù)和預(yù)處理條件下對能量函數(shù)以及PSNR值的比對,最終得到帶有預(yù)處理情形的PAPA方法具有更高有效性的結(jié)論。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O174.2;TP391.41

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本文編號：2764971