圖像復(fù)原中病態(tài)反問題的研究和求解.pdf

1、在圖像成像、復(fù)制、傳輸、儲存等過程中，由于多種不可避免的因素，都會造成數(shù)字圖像的降質(zhì)現(xiàn)象的發(fā)生。降質(zhì)后的圖像會丟失圖像的一部分重要的信息，使得得到的圖像和真實的圖像有很大的出入。現(xiàn)實生活中，需要的是清晰的圖像，因此，圖像復(fù)原具有重要的意義。
　　圖像復(fù)原問題包括很多方面的內(nèi)容，例如圖像修復(fù)、圖像的超分辨率、圖像的去模糊和圖像的去噪聲。論文主要研究的是圖像的去模糊和去噪兩方面的內(nèi)容。首先對圖像復(fù)原的退化模型進(jìn)行了介紹。主要說明了圖像

2、復(fù)原問題中的點擴(kuò)散函數(shù)和模糊矩陣的構(gòu)造、圖像的邊界條件的選取、模糊矩陣的特殊結(jié)構(gòu)，以及常見的噪聲的模型。然后對病態(tài)反問題進(jìn)行了介紹，研究了求解病態(tài)（不適定）反問題的正則化求解方法，并將常見的正則化方法，如將CGLS、LSQR、Hybrid等方法用于圖像復(fù)原這個大型的病態(tài)反問題的求解過程中，比較不同方法的優(yōu)缺點。
　　文章的最后一章提出了一種新的圖像復(fù)原的求解模型，用來處理圖像中的脈沖噪聲。該方法將圖像分解成卡通部分和紋理部分，對不