數(shù)字圖像紋理提取的理論研究及應用.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的日益提高,數(shù)字圖像處理技術(shù)的應用也越來越廣泛。圖像去噪、圖象分割問題已經(jīng)成為圖像處理的研究熱點。近年來,基于偏微分方程(PDE)方法的圖像分解在圖像處理領域有著廣泛的應用,如軍事、遙感、氣象、通信、醫(yī)學等領域。本文將重點研究基于偏微分方程方法的圖像分解問題,其主要思想是:首先構(gòu)造一個恰當?shù)膱D像分解模型,然后得到相應的偏微分方程,最后通過數(shù)值模擬實現(xiàn)目標函數(shù)的最優(yōu)化。本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾點:
　　第一本文在L

2、.Rudin、S.Osher和E.Fatemi提出的圖像分解模型、L.Vese和S.Osher提出的圖像分解模型,以及S.Osher、A.Sole和L.Vese提出的圖像分解模型的基礎上,利用對偶的方法提出了三個新的“結(jié)構(gòu)--紋理”分解模型,該模型解決了經(jīng)典分解模型理論模型和數(shù)值實現(xiàn)不一致的問題,并且取得較好的分解效果,使提取的紋理圖像包含更豐富的紋理細節(jié)。
　　第二研究了噪聲圖像的分解問題,對于噪聲圖像,不僅需要提取紋理,還需要

3、去除噪聲。本文利用紋理檢測函數(shù)可以檢測圖像紋理的優(yōu)點,重新構(gòu)造一個新的“結(jié)構(gòu)—紋理—噪聲”分解模型,并證明了該模型解的存在性和唯一性,以及數(shù)值算法的偽代碼。實驗效果表明該模型能達到一定的分解結(jié)構(gòu)、紋理和噪聲的效果。
　　第三在上面模型的基礎上,利用對偶的方法對其進行改進,以得到更好的結(jié)構(gòu)-紋理-噪聲分解的效果,并證明了改進后模型的解的存在性,以及數(shù)值算法的偽代碼。實驗效果表明改進后的模型能更好的分解出結(jié)構(gòu)、紋理和噪聲,而且提取的紋