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新的TV改進(jìn)模型以及在SAR圖像去噪中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2017-09-22 00:31

  本文關(guān)鍵詞:新的TV改進(jìn)模型以及在SAR圖像去噪中的應(yīng)用


  更多相關(guān)文章: SAR圖像 變分方法 斑點(diǎn)噪聲 中值公式


【摘要】:視覺是人類獲取信息的最主要途徑,外界信息以圖像形式傳入大腦,幫助我們認(rèn)識世界,進(jìn)而改造世界.伴隨著圖像技術(shù)的發(fā)展,圖像處理已經(jīng)廣泛應(yīng)用在科學(xué)與工程等重要研究領(lǐng)域.基于變分方法的全變差(Total Variation)模型是一種具有嚴(yán)密數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的圖像處理技術(shù),已成功應(yīng)用在圖像去躁、圖像修復(fù)、圖像分割等方面.為后續(xù)高層次的圖像分析與圖像理解提供了基礎(chǔ).TV模型的一個(gè)典型缺陷在于其容易在圖像的光滑區(qū)域產(chǎn)生階梯效應(yīng),從而影響去噪效果.針對這一缺陷,本文建立了一種新的TV改進(jìn)模型,此模型是在TV模型中引入高階項(xiàng)以抑制階梯效應(yīng),使其對光滑區(qū)域進(jìn)行噪聲抑制,而在邊界區(qū)域進(jìn)行TV去噪.新的TV模型被用于抑制SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)的Lee濾波、Frost濾波以及Kuan濾波等模型相比,新的TV模型在去噪效果、邊緣保持能力以及去噪效率上均遠(yuǎn)優(yōu)于這些模型.文章的具體內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:第一,詳細(xì)介紹了TV模型以及基于此模型的改進(jìn)模型,分析比較這些模型在圖像去噪中的優(yōu)勢與去噪特點(diǎn),提出保留這些優(yōu)點(diǎn)與解決這些缺點(diǎn)的方法,同時(shí)在TV模型的基礎(chǔ)上給出了中值公式.第二,為改善TV模型以及改進(jìn)的TV模型在圖像光滑區(qū)域出現(xiàn)的階梯效應(yīng),在TV模型中引入了高階項(xiàng)導(dǎo)數(shù),使其對光滑區(qū)域進(jìn)行噪聲抑制,而在邊界區(qū)域進(jìn)行TV去噪.同時(shí)建立了TV模型與新的模型的四鄰域與八鄰域中值公式,最后在中值公式下對新的TV改進(jìn)模型在加性噪聲的去噪效果進(jìn)行了數(shù)值實(shí)驗(yàn).第三,結(jié)合Log模型,給出了新的TV改進(jìn)模型的Log形式,得到改進(jìn)的Log模型,同時(shí)給出了Log模型與新的Log模型的八鄰域中值公式.將新的模型應(yīng)用到SAR圖像斑點(diǎn)噪聲的去噪中.最后,從圖像的去噪效果、邊界的保持能力以及去噪效率三方面比較了Log模型、改進(jìn)的Log模型以及傳統(tǒng)的SAR圖像去噪模型的去噪能力.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明新模型明顯優(yōu)于傳統(tǒng)模型.
【關(guān)鍵詞】:SAR圖像 變分方法 斑點(diǎn)噪聲 中值公式
【學(xué)位授予單位】:陜西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TN957.52
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第1章 緒論8-14
  • 1.1 研究的目的與意義8-9
  • 1.2 研究現(xiàn)狀9-11
  • 1.3 主要工作與章節(jié)安排11-14
  • 第2章 數(shù)字圖像處理的基本知識14-26
  • 2.1 數(shù)字圖像處理的概述14-17
  • 2.1.1 圖像處理的概念14-15
  • 2.1.2 噪聲模型15
  • 2.1.3 圖像質(zhì)量評估15-17
  • 2.2 新的TV改進(jìn)模型17-19
  • 2.2.1 Total Variation模型17-18
  • 2.2.2 新的TV改進(jìn)模型18-19
  • 2.3 變分方法19-21
  • 2.3.1 變分問題19
  • 2.3.2 變分定義19-20
  • 2.3.3 Euler-Lagrange擴(kuò)散方程及離散格式20-21
  • 2.4 基于TV模型為基礎(chǔ)的中值公式21-24
  • 2.5 本章小結(jié)24-26
  • 第3章 模型的中值公式26-38
  • 3.1 TV模型的中值公式26-30
  • 3.1.1 TV模型的四鄰域中值公式26-28
  • 3.1.2 TV模型的八鄰域中值公式28-30
  • 3.1.3 TV中值公式30
  • 3.2 高階TV模型的中值公式30-32
  • 3.3 新的TV改進(jìn)模型的中值算法32-33
  • 3.4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)33-36
  • 3.5 本章小結(jié)36-38
  • 第4章 基于TV模型的SAR圖像去噪38-48
  • 4.1 SAR圖像去噪模型38-40
  • 4.2 LOG模型與改進(jìn)LOG模型的中值公式40-41
  • 4.3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)41-46
  • 4.4 本章小結(jié)46-48
  • 第5章 總結(jié)與展望48-50
  • 參考文獻(xiàn)50-54
  • 致謝54-56
  • 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果56

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本文編號:897779

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