基于稀疏模型的圖像復(fù)原技術(shù)研究.pdf

1、圖像復(fù)原是將現(xiàn)已質(zhì)量下降的圖像通過(guò)某種方法恢復(fù)出原高質(zhì)量圖像的技術(shù)。作為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中最基礎(chǔ)、最重要的研究熱點(diǎn)之一，圖像復(fù)原技術(shù)的研究具有重大意義和深遠(yuǎn)影響。結(jié)合稀疏表示的圖像復(fù)原技術(shù)，圖像復(fù)原效果好，魯棒性強(qiáng)，值得進(jìn)一步研究。本文主要圍繞稀疏表示在圖像復(fù)原中的應(yīng)用進(jìn)行深入的研究，并對(duì)現(xiàn)有的一些算法進(jìn)行改進(jìn)創(chuàng)新，主要完成如下工作。
　　主要針對(duì)圖像的復(fù)原的基本理論知識(shí)和稀疏表示的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹。首先敘述了圖像復(fù)原的基

2、本原理，針對(duì)圖像退化過(guò)程和復(fù)原過(guò)程進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，其次介紹了稀疏表示的基本原理，最后就本文所使用的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法做了重點(diǎn)分析。
　　大氣湍流同分子運(yùn)動(dòng)一樣都是大氣不規(guī)則運(yùn)動(dòng)的一種重要形式,它能使遠(yuǎn)距離拍攝的圖像變得模糊，從而嚴(yán)重影響對(duì)觀測(cè)目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤。本文針對(duì)大氣湍流退化圖像的復(fù)原問(wèn)題展開(kāi)研究。首先對(duì)大氣湍流退化圖像的具體特征進(jìn)行分析，結(jié)合稀疏表示理論，充分說(shuō)明采用字典學(xué)習(xí)復(fù)原大氣湍流退化圖像具有理論依據(jù)；然后采用DCT過(guò)完備

3、字典、K-svd全局字典以及自適應(yīng)字典對(duì)大氣湍流退化圖像進(jìn)行處理，并采取傳統(tǒng)的維納濾波算法作對(duì)比實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)不僅驗(yàn)證了稀疏表示在大氣湍流退化圖像復(fù)原方面的有效性，而且說(shuō)明通過(guò)字典學(xué)習(xí)的方法得到的復(fù)原圖像效果更優(yōu)。
　　為了降低計(jì)算復(fù)雜度，提高算法速率，解決圖像復(fù)原時(shí)遇到的不適定難題，本文將稀疏正則化和非局部自相似進(jìn)行結(jié)合，采用兩種有效的約束方式對(duì)圖像進(jìn)行約束，將難以求解的不適定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為極易求解的適