本文關(guān)鍵詞：本征圖像分解方法與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文針對本征圖像分解問題,首先提出了基于分層分解結(jié)構(gòu),利用零范數(shù)稀疏表示建立非局部像素間反射率上關(guān)聯(lián)關(guān)系的單幅圖像本征圖像分解方法。本方法能夠以無監(jiān)督的方式構(gòu)建非局部像素間反射率上的關(guān)聯(lián)關(guān)系,因此相較于以往完全基于局部特征的方法,本方法能夠捕捉全局反射率上的關(guān)聯(lián)關(guān)系,得到全局一致的反射率層圖像。并且分層的分解結(jié)構(gòu)使得本方法分解效率更高且不過度依賴于色度特征,因此對真實場景的圖像分解更加魯棒。此外,加上光照均勻變化約束和全局亮度尺度約束,本方法的本征圖像分解模型可以推導(dǎo)成一個有閉形式解的二次函數(shù)最小化問題。與其它方法在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和自然圖像上的比較驗證了本文單幅圖像本征圖像分解方法的有效性。其次,本文提出多幅圖像協(xié)同本征圖像分解的概念,即對有相同前景,背景、光照任意的多幅圖像進(jìn)行聯(lián)合本征圖像分解,要求分解得到的多幅反射率層圖像中相同前景的反射率值保持一致,即有相同的顏色及亮度。本文采用超像素表示反射率層圖像,然后基于零范數(shù)稀疏表示,以統(tǒng)一的框架構(gòu)建出圖像內(nèi)部和圖像之間超像素間反射率上的關(guān)聯(lián)關(guān)系。最后基于單一顏色光的圖像形成模型,光照均勻變化約束、亮度尺度約束和得到的超像素在反射率層上的關(guān)聯(lián)關(guān)系共同構(gòu)建了協(xié)同本征圖像分解模型。在多組自然圖像上的實驗結(jié)果證明了本文協(xié)同本征圖像分解的有效性。此外,本文將協(xié)同本征圖像分解應(yīng)用到微小變化檢測中的光照一致化和協(xié)同顯著性檢測問題中。
【關(guān)鍵詞】：本征圖像分解 零范數(shù)稀疏表示 分層分解結(jié)構(gòu) 協(xié)同本征圖像分解 超像素 閉形式的解
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 課題背景8-10
• 1.2 研究內(nèi)容及目標(biāo)10
• 1.3 本文貢獻(xiàn)10
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)10-12
• 第二章 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 2.1 本征圖像分解12-14
• 2.2 相關(guān)技術(shù)14-16
• 2.2.1 稀疏表示14-15
• 2.2.2 超像素表示15-16
• 2.3 評價方法16-18
• 第三章 單幅圖像本征圖像分解18-28
• 3.1 分解模型18-20
• 3.2 基于零范數(shù)稀疏表示構(gòu)建反射率層約束20-21
• 3.3 分層分解結(jié)構(gòu)21-22
• 3.4 模型求解22-23
• 3.5 實驗結(jié)果與分析23-28
• 第四章 多幅圖像協(xié)同本征圖像分解28-37
• 4.1 基于單一顏色環(huán)境光的圖像模型30-31
• 4.2 Co-retinex協(xié)同本征圖像分解模型31-32
• 4.3 基于零范數(shù)稀疏表示構(gòu)建多幅圖像反射率層約束32-34
• 4.4 超像素特征表示34
• 4.5 實驗結(jié)果與分析34-37
• 第五章 協(xié)同本征圖像分解應(yīng)用37-43
• 5.1 微小變化檢測中的光照一致化37-39
• 5.1.1 光照一致化37-38
• 5.1.2 微小變化檢測結(jié)果38-39
• 5.2 協(xié)同顯著性檢測39-43
• 第六章 總結(jié)與展望43-45
• 6.1 總結(jié)43
• 6.2 展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-49
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明49-50
• 致謝50-51

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：507185