本文關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理中優(yōu)化問題模型與算法的研究　出處：《電子科技大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：數(shù)字圖像處理在航空航天、機(jī)器人視覺、生物醫(yī)學(xué)等眾多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。由于成像設(shè)備的限制和圖像傳輸過程中不利因素的影響,觀測到的圖片質(zhì)量往往會(huì)出現(xiàn)不同程度的下降,如圖像模糊化、圖像噪聲化、圖像部分信息丟失等情況。如何提高圖像的清晰度、分辨率以及修復(fù)破損的圖像,是廣大科研工作者極為關(guān)注的問題之一。圖像復(fù)原從數(shù)學(xué)角度來看屬于不適定性問題,通過引入某些先驗(yàn)約束條件,可以將復(fù)原問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題來進(jìn)行求解。本文以圖像復(fù)原及高光譜解混算法為主線,圍繞圖像去模糊、圖像去噪、圖像修復(fù)及高光譜圖像解混問題,建立相應(yīng)的優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)了對應(yīng)問題的高效求解算法。本文的研究內(nèi)容主要分為以下五個(gè)部分:1.針對受到模糊和高斯噪聲污染的降質(zhì)圖像,提出了一種改進(jìn)的7)1范數(shù)最小化模型。設(shè)計(jì)了一種有效的交替迭代算法,該算法利用快速迭代閾值收縮方法(FISTA)和對偶方法交替求解所提出的模型,并證明了所提算法的收斂性。數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。2.實(shí)際情況中獲取的圖像往往會(huì)受到多種噪聲的污染,針對受到混合高斯噪聲和脈沖噪聲污染的圖像,提出了一種混合正則化方法(混合全變差正則和高階全變差正則)。該方法結(jié)合了全變差和高階全變差正則各自的優(yōu)勢,從而能有效的克服由全變差正則化方法產(chǎn)生的階梯效應(yīng)(stair-case effects),并能很好的保持圖像的邊緣。在交替迭代方向乘子方法框架下,設(shè)計(jì)了有效的優(yōu)化算法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的優(yōu)越性。3.在超聲波成像系統(tǒng)中,成像圖像往往受到斑點(diǎn)噪聲(speckle noise)的污染。針對超聲圖像中存在的噪聲,基于混合全變差和高階全變差正則建立了去噪模型,并設(shè)計(jì)了快速求解算法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明所提方法能有效去除噪聲,同時(shí)能很好的平衡復(fù)原圖像的細(xì)節(jié)和平滑區(qū)域。4.自然圖像往往包含平滑區(qū)域和邊緣兩部分,基于這種假設(shè),我們提出了一種新的圖像修復(fù)方法。該方法利用再生核希爾伯特空間(reproducing kernel Hilbert space)刻畫圖像的平滑區(qū)域,同時(shí)利用Heaviside函數(shù)的近似形式去刻畫圖像的邊緣部分。數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明所提方法優(yōu)于或者具有至少與當(dāng)今一些優(yōu)秀的算法可比的優(yōu)勢。5.針對高光譜圖像中混合像元的解混問題,提出了一種半監(jiān)督的基于圖正則和稀疏優(yōu)化的解混方法,該方法有效的利用了高光譜圖像的結(jié)構(gòu)信息。在對稱的交替迭代乘子方法框架下,設(shè)計(jì)了快速求解算法,并證明了所提模型的凸性,從而保證了解混結(jié)果的唯一性。數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能夠得到滿意的解混結(jié)果。
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【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 黃麗麗;圖像復(fù)原中若干問題的正則化模型與算法[D];南京理工大學(xué);2013年

2 邵肖偉;數(shù)字圖像修復(fù)技術(shù)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：1352255