發(fā)布時間：2018-09-19 06:46

【摘要】：圖像是人類獲取和傳遞信息的重要媒介,在網(wǎng)絡(luò)信息時代中發(fā)揮著重要作用。圖像處理則是信息科學與工程中的一門快速發(fā)展的新興交叉學科,在社會生活中具有十分重要的地位和應(yīng)用價值。變分模型是研究求解泛函極值(極大或極小)的數(shù)學模型之一,具有靈活的結(jié)構(gòu)、多樣的形式以及高效的運算性能等特性,上世紀90年代初期建立起來的圖像處理變分模型已經(jīng)成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一類重要數(shù)學工具,受到國內(nèi)外學者的廣泛研究和關(guān)注。本文圍繞圖像處理中的去噪、修復(fù)以及分割等若干關(guān)鍵問題,針對變分模型在圖像處理中存在的自適應(yīng)性能較差、平滑區(qū)域容易出現(xiàn)“階梯效應(yīng)”等問題,研究了變分模型的特點和意義,并提出改進思路和方法。論文的主要工作如下：(1)在圖像去噪的變分模型研究方面,針對Rudin-Osher-Fatemi(簡稱ROF)模型中的正則項不可微分問題,提出了基于光滑化ROF模型的圖像去噪算法。該算法修改了ROF模型中的正則項,不僅可以擺脫Courant-Friedrichs-Lewy條件,還使其具有全局收斂特性。通過采用原始-對偶法求解光滑化ROF模型,每次迭代更新都對應(yīng)著一個原始變量和一個對偶變量,相比時間行進法和不動點法在穩(wěn)定性和效率方面都有更好的表現(xiàn)。仿真實驗結(jié)果表明,當選擇合適的光滑參數(shù)后,提出的模型能夠有效地減少在圖像平穩(wěn)區(qū)域上的“階梯效應(yīng)”,同時也能保護圖像的邊緣。(2)在圖像修復(fù)的變分模型研究方面,首先,在分析了全變分模型的基礎(chǔ)上,采用更加合理的勢函數(shù),提出了一種改進的圖像修復(fù)全變分模型。該模型的優(yōu)點在于可以保持圖像的邊緣,模型的解只在等照度線方向擴散,而在梯度方向不擴散。如果待修復(fù)圖像含有噪聲,則可以在修復(fù)圖像的同時對信息缺損區(qū)域的外部去除噪聲,不僅避免了“階梯效應(yīng)”,還保護了圖像的重要特征。其次,針對Mumford-Shah模型求解過程比較繁瑣的問題,提出了一種基于凸Mumford-Shah模型的圖像修復(fù)算法。該算法充分考慮二次范數(shù)和全變分范數(shù)在圖像紋理區(qū)域和平滑區(qū)域不同的擴散能力,避免了求解曲線長度項的困擾,并采用分裂Bregman算法對模型進行快速求解。仿真實驗結(jié)果表明,該算法運算效率較高,并且能夠保持圖像邊緣曲線的光滑性。(3)在圖像分割的變分模型研究方面,首先,針對Mumford-Shah模型計算復(fù)雜度高的問題,提出了一種基于約束Mumford-Shah模型的圖像分割方法。該算法通過修改Mumford-Shah模型中的長度項,將非凸的Mumford-Shah模型轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題,并在迭代過程中始終將圖像的像素值約束在合理的范圍內(nèi),然后采用交替方向乘子法對模型進行求解。在獲得模型的光滑解之后,采用K-均值聚類法對圖像進行分割,實現(xiàn)了光滑和分割的同步進行,運算效率更高,并具有自適應(yīng)多重分割的性能。其次,考慮凸Mumford-Shah模型中的系數(shù)矩陣是隨機矩陣時,交替方向乘子法的運算效率下降問題,提出了基于非精確交替方向乘子法的圖像分割算法。該算法的優(yōu)點在于不僅能夠處理噪聲和模糊圖像的分割問題,還可處理隨機采樣圖像的分割問題。該策略的另一個優(yōu)勢是若改變分割目標的個數(shù),則不用重新計算圖像的光滑解,應(yīng)用起來更加方便。仿真實驗結(jié)果表明,該策略能夠處理退化圖像的圖像分割問題,并且具有較高的分割精度。
[Abstract]:Image is an important medium for human to obtain and transmit information and plays an important role in the network information age. Image processing is a rapidly developing interdisciplinary subject in Information Science and engineering. It has a very important position and application value in social life. (1) One of the mathematical models, with flexible structure, various forms and efficient computing performance, the image processing variational model established in the early 1990s has become an important mathematical tool in the field of digital image processing, and has attracted extensive research and attention from scholars at home and abroad. Some key problems, such as denoising, restoration and segmentation, are discussed. In view of the poor adaptive performance of variational models in image processing and the easy occurrence of "ladder effect" in smooth regions, the characteristics and significance of variational models are studied, and the improvement ideas and methods are proposed. The main work of this paper is as follows: (1) Variational denoising in image processing. In the aspect of model research, an image denoising algorithm based on smoothed ROF model is proposed to solve the non-differentiable problem of regular terms in Rudin-Osher-Fatemi (ROF) model. The algorithm modifies the regular terms in the ROF model, which not only can get rid of the Courant-Friedrichs-Lewy condition, but also has the global convergence property. Compared with the time marching method and the fixed point method, each iteration updating corresponds to an original variable and a dual variable. The simulation results show that the proposed model can effectively reduce the image stationary region by choosing the appropriate smooth parameters. (2) In the research of variational model of image restoration, firstly, based on the analysis of total variational model, an improved total variational model of image restoration is proposed by using a more reasonable potential function. If there is noise in the image to be repaired, the noise can be removed from the outside of the information defect area at the same time. This not only avoids the "ladder effect" but also protects the important features of the image. Secondly, the solving process of Mumford-Shah model is complicated. An image restoration algorithm based on convex Mumford-Shah model is proposed. The algorithm takes full account of the different diffusion abilities of quadratic norm and total variational norm in the texture and smooth regions of the image, avoids the trouble of solving the length term of the curve, and uses split Bregman algorithm to solve the model quickly. (3) In the research of variational model of image segmentation, firstly, to solve the problem of high computational complexity of Mumford-Shah model, an image segmentation method based on constrained Mumford-Shah model is proposed. Degree term is used to transform the non-convex Mumford-Shah model into a convex optimization problem, and the pixel value of the image is always constrained within a reasonable range during the iteration process. Then the model is solved by alternating direction multiplier method. After obtaining the smooth solution of the model, the image is segmented by K-means clustering method, and the smooth and segmented image is realized. Secondly, when the coefficient matrix in the convex Mumford-Shah model is a random matrix, the efficiency of the alternating direction multiplier decreases, and an image segmentation algorithm based on the inexact alternating direction multiplier is proposed. Another advantage of this strategy is that if the number of segmentation targets is changed, the smooth solution of the image is not needed to be recalculated, so it is more convenient to apply. Simulation results show that the strategy can deal with the problem of image segmentation of degraded images, and the algorithm can also deal with the problem of image segmentation of degraded images. It has high segmentation accuracy.
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;圖像處理中心簡介[J];宇航學報;2001年04期

2 陳伯濤;辦公室里新來的圖像處理專家[J];電子與電腦;2001年03期

3 嚴肅;圖像處理超出狹義的范圍[J];中南民族學院學報(自然科學版);2001年02期

4 ;數(shù)據(jù)圖像處理三大技術(shù)[J];計算機時代;2004年12期

5 魏麒,何勇;圖像處理中的一個兩階段半雜交流水作業(yè)問題(英文)[J];Applied Mathematics:A Journal of Chinese Universities;2005年04期

6 阿飛;圖像處理軟件的色彩車間——“通道”[J];電腦愛好者;2005年03期

7 潘路;趙文娟;;圖像處理課程教學探討[J];中國西部科技;2006年22期

8 蘇曉;;基于GDI+的自建圖像處理庫[J];當代經(jīng)理人;2006年09期

9 汪新星;吳秀玲;劉衛(wèi)平;孫俊英;;高分辨電子顯微像圖像處理技術(shù)的應(yīng)用[J];材料導報;2007年06期

10 楊琛;;圖像處理中分辨率的選取[J];科技信息(學術(shù)研究);2008年10期

相關(guān)會議論文 前10條

1 苑廷剛;李愛東;李汀;艾康偉;嚴波濤;;圖像處理技術(shù)在田徑科研中的應(yīng)用初探[A];第七屆全國體育科學大會論文摘要匯編（二）[C];2004年

2 黃海永;朱浩;王朔中;;圖像處理軟件中宏結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)和擴展[A];面向21世紀的科技進步與社會經(jīng)濟發(fā)展（上冊）[C];1999年

3 楊文杰;劉浩學;;基于馬爾可夫場理論的圖像處理新方法評述[A];面向21世紀的科技進步與社會經(jīng)濟發(fā)展（上冊）[C];1999年

4 王晉疆;劉文耀;肖松山;陳曉東;孫正;;光電圖像處理課程中教學環(huán)節(jié)的設(shè)計[A];光電技術(shù)與系統(tǒng)文選——中國光學學會光電技術(shù)專業(yè)委員會成立二十周年暨第十一屆全國光電技術(shù)與系統(tǒng)學術(shù)會議論文集[C];2005年

5 王鵬;;圖像處理技術(shù)與實驗數(shù)據(jù)處理[A];全面建設(shè)小康社會：中國科技工作者的歷史責任——中國科協(xié)2003年學術(shù)年會論文集（上）[C];2003年

6 王曉劍;曹婉;王莎莎;;一種基于高速DSP的圖像處理應(yīng)用平臺[A];2008中國儀器儀表與測控技術(shù)進展大會論文集（Ⅲ）[C];2008年

7 張煒;蔣大林;郎芬玲;曹廣鑫;王秀芬;;圖像處理技術(shù)應(yīng)用于選礦領(lǐng)域的綜述[A];第九屆全國信息獲取與處理學術(shù)會議論文集Ⅱ[C];2011年

8 劉春桐;趙兵;張志利;仲啟媛;;基于圖像處理的自動瞄準系統(tǒng)精度研究[A];全國自動化新技術(shù)學術(shù)交流會會議論文集（一）[C];2005年

9 李向榮;;美式落袋球自動擺球系統(tǒng)的圖像處理研究[A];2008中國儀器儀表與測控技術(shù)進展大會論文集（Ⅲ）[C];2008年

10 周榮官;周醒馭;;地質(zhì)雷達圖像處理在崩塌隱患探測中的應(yīng)用及分析[A];第六屆全國信號和智能信息處理與應(yīng)用學術(shù)會議論文集[C];2012年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 新疆大學紡織與服裝學院 袁春燕;圖像處理技術(shù)讓數(shù)據(jù)更真實[N];中國紡織報;2013年

2 楊朝暉;我鄰域圖像處理達到每秒1350億次超高速[N];科技日報;2008年

3 吳啟海;圖像處理時8位/通道或16位/通道模式的選擇探討[N];中國攝影報;2012年

4 殷幼芳;印前圖像處理技術(shù)對印刷質(zhì)量的影響[N];中國包裝報;2005年

5 徐和德;圖像處理要適度[N];中國攝影報;2006年

6 記者 申明;中星微發(fā)布場景高保真圖像處理技術(shù)[N];科技日報;2010年

7 楊玉軍;郵編圖像處理技術(shù)通過驗收[N];中國郵政報;2000年

8 董長生 吳志軍;用圖像處理軟件推動刑偵信息技術(shù)工作[N];人民公安報;2003年

9 殷幼芳;藝術(shù)化的圖像處理技術(shù)[N];中國包裝報;2006年

10 ;富士圖像處理方案走進手機[N];計算機世界;2002年

相關(guān)博士學位論文 前10條

1 羅軍;圖像處理快速算法研究與硬件化[D];武漢大學;2014年

2 孫傳猛;煤巖圖像處理及細觀損傷本構(gòu)模型研究[D];重慶大學;2015年

3 嵇曉平;基于各向異性擴散方程圖像處理問題的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

4 黎海生;量子圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學;2014年

5 吳玉蓮;非局部信息和TGV正則在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學;2015年

6 張還;聚合物復(fù)合材料微觀圖像處理與分析[D];南京農(nóng)業(yè)大學;2014年

7 劉宇飛;基于模型修正與圖像處理的多尺度結(jié)構(gòu)損傷識別[D];清華大學;2015年

8 樊瑤;基于圖像處理的路面裂縫檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];長安大學;2016年

9 陸飛;基于浮點坐標系的圖像處理方法及應(yīng)用研究[D];浙江工業(yè)大學;2016年

10 職占江;圖像處理的變分模型若干問題研究[D];大連理工大學;2016年

相關(guān)碩士學位論文 前10條

1 董國齡;基于圖像處理技術(shù)的水表自動檢定及管理系統(tǒng)的設(shè)計[D];天津理工大學;2015年

2 李永晨;基于DSP的多路圖像處理硬件系統(tǒng)研究[D];天津理工大學;2015年

3 杜高峰;基于opencv圖像處理的列車受電弓動態(tài)特性監(jiān)測方法研究[D];西南交通大學;2015年

4 王世豪;基于小波及壓縮感知的圖像處理方法及應(yīng)用研究[D];燕山大學;2015年

5 牛蕾;基于非線性動力系統(tǒng)的圖像處理[D];東北林業(yè)大學;2015年

6 宋君毅;基于圖像處理的魚群監(jiān)測技術(shù)研究[D];天津理工大學;2015年

7 古偉楷;基于異構(gòu)計算技術(shù)的視頻與圖像處理研究[D];華南理工大學;2015年

8 康睿;基于圖像處理的砂土顆粒細觀特性分析[D];寧夏大學;2015年

9 趙杰;柴油噴霧粒子圖像處理及軟件的設(shè)計[D];長安大學;2015年

10 石璐;基于圖像處理的礦質(zhì)混合料級配檢測算法研究[D];長安大學;2015年

，

本文編號：2249353