偏微分方程擴散模型在圖像去噪中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2017-07-27 17:02
本文關(guān)鍵詞:偏微分方程擴散模型在圖像去噪中的應(yīng)用
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【摘要】:隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展和進步,數(shù)字圖像處理技術(shù)廣泛運用于生物特征識別、交通管理以及工業(yè)、軍事等領(lǐng)域。由于圖像在獲取、處理、壓縮、傳輸和解壓過程中不可避免地受到各種因素的干擾,使圖像受到噪聲的污染,最終導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。因此,圖像去噪的研究具有實際的意義,隨著國際社會對偏微分方程處理圖像的普遍關(guān)注,同時得益于偏微分方程完善的數(shù)學(xué)理論,涌現(xiàn)出大量的基于偏微分方程的圖像處理模型。本文首先對幾種經(jīng)典的圖像去噪的偏微分方程模型進行了研究,然后針對P-M非線性擴散模型以及自蛇模型在去噪過程的不足,提出了一種基于自蛇模型與P-M擴散模型相結(jié)合的去噪方法,對兩個模型使用了不同的擴散函數(shù),并在模型中加入了忠誠項以平衡噪點消除與邊緣、紋理等細(xì)節(jié)特征的保留。其次,本文分析了線性結(jié)構(gòu)張量與非線性結(jié)構(gòu)張量在刻畫圖像局部特征的優(yōu)劣,同時鑒于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)張量是以圖像梯度的張量積來構(gòu)建,這往往存在對圖像中某些特殊的局部結(jié)構(gòu)不能有效定位的缺陷,于是引入了Hessian矩陣作為結(jié)構(gòu)張量協(xié)同非線性結(jié)構(gòu)張量共同構(gòu)造擴散張量,在構(gòu)建擴散系數(shù)時考慮了邊緣增強以及相干增強。最后仿真試驗結(jié)果表明,本文所提的方法有效去除圖像噪聲的同時,處理后的圖像沒有發(fā)生形變,且圖像的邊緣、紋理等細(xì)節(jié)特征也保留較好,圖像的整體視覺效果得到了提升。
【關(guān)鍵詞】:圖像去噪 偏微分方程 自蛇模型 非線性結(jié)構(gòu)張量 擴散張量
【學(xué)位授予單位】:昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41;O175.2
【目錄】:
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-10
- 第一章 緒論10-14
- 1.1 圖像處理的應(yīng)用10
- 1.2 選題的背景及意義10-11
- 1.3 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
- 1.4 論文主要工作及結(jié)構(gòu)13-14
- 第二章 圖像處理相關(guān)知識14-22
- 2.1 圖像基礎(chǔ)知識14-15
- 2.1.1 圖像分類14-15
- 2.2 噪聲的分類及其數(shù)學(xué)模型15-17
- 2.3 圖像修復(fù)質(zhì)量評估17-19
- 2.3.1 主觀評價方法17
- 2.3.2 客觀評價方法17-19
- 2.4 偏微分方程的離散化19-20
- 2.5 偏微分方程的數(shù)值計算方案20-22
- 第三章 基于偏微分方程的圖像去噪經(jīng)典模型22-28
- 3.1 圖像去噪的擴散模型22-28
- 3.1.1 各向同性擴散——熱傳導(dǎo)方程22-23
- 3.1.2 Perona-Malik模型23-24
- 3.1.3 TV擴散模型24-25
- 3.1.4 Weickert非線性張量擴散25-28
- 第四章 一種結(jié)合自蛇模型與P-M模型的去噪方法28-36
- 4.1 自蛇模型分析28
- 4.2 混合去噪模型28-29
- 4.3 模型分析29-30
- 4.4 模型的離散化30
- 4.5 實驗結(jié)果與分析30-34
- 4.6 本章小結(jié)34-36
- 第五章 非線性結(jié)構(gòu)張量在圖像去噪中的應(yīng)用36-48
- 5.1 結(jié)構(gòu)張量的性質(zhì)36-40
- 5.1.1 線性結(jié)構(gòu)張量36-38
- 5.1.2 非線性結(jié)構(gòu)張量38-40
- 5.2 基于非線性結(jié)構(gòu)張量與Hessian矩陣的去噪方法40-42
- 5.2.1 以Hessian矩陣構(gòu)造擴散張量40-41
- 5.2.2 結(jié)合非線性結(jié)構(gòu)張量與Hessian矩陣的去噪方法41-42
- 5.3 數(shù)值實驗42-47
- 5.4 本章小結(jié)47-48
- 結(jié)語48-50
- 致謝50-52
- 參考文獻52-56
- 附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表論文情況56
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條
1 邵桂芳,李祖樞,成衛(wèi),劉恒;基于視覺感知的融合圖像質(zhì)量評價[J];計算機應(yīng)用;2004年05期
2 章毓晉;;中國圖像工程:2013[J];中國圖象圖形學(xué)報;2014年05期
,本文編號:582430
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/yysx/582430.html
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