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二维三维图像中压缩效应及高光效应移除的研究

作　者: 齐宏涛
导　师: 郑喆坤
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 块离散余弦变换 块效应 高光移除 双边滤波器 3D图像 3D字典 KSVD 稀疏表示
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


基于块离散余弦变换的编码标准已经广泛用于图像视频压缩,在低比特率时经过块离散余弦变换的压缩图像或视频会产生一些编码效应,包括块效应、振铃效应,这些编码效应会降低解码后的图像视频质量,人们需要更高的图像视频解码视觉效果。随着3D影院和3D电影的出现,人们在家庭娱乐或手机应用方面对3D越来越感兴趣,将图像去块效应方法用于3D图像中以提高视觉效果也是有需要的。镜面高光移除是计算机视觉中的一个热点问题,图像中的高光实际上是漫反射和镜面反射组合产生的。由于高光的存在,导致很多算法在计算机视觉、目标识别和图像文本编辑中出现问题,为了正确地得到漫反射分量,需要一种能够鲁棒地、精确地分离漫反射和镜面反射分量的方法。在这篇论文中,我们在2D、3D图像压缩效应移除及高光效应移除方面中取得的主要成果如下：(1)提出了一种基于稀疏表示的图像去块效应方法。首先利用KSVD算法训练一个通用字典,根据JPEG压缩图像中的有用信息自动估计一个用于稀疏表示信号的阈值,然后利用这个通用字典和阈值像去噪一样去除块效应。实验结果表明图像视觉质量和性能评价指标均有显著提高。(2)提出了一种利用反射分量分离和联合双边滤波的镜面高光移除方法。首先利用一个理论性的反射分量分离方法对漫反射和镜面反射分量进行分离,然后利用联合双边滤波器对分离后的漫反射分量进行平滑滤波以提高高光移除效果。通过对模拟和真实图像的实验验证了该方法的有效性。(3)提出了一种基于稀疏表示的3D图像块效应消除方法。首先利用KSVD算法训练了一个3D字典,根据3D压缩图像中的有用信息,我们可以自动估计用于稀疏表示的阈值,最后利用基于阈值的稀疏表示算法去除块效应,并且我们做了一些关于3D图像压缩、传输以及后处理的理论研究。实验结果表明图像视觉质量和性能评价指标均有显著提高。本论文工作得到了国家自然科学基金(No.60970097和No.610201101)的资助。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1. Introduction  8-12
  1.1. Image Deblocking  8-9
  1.2. Specular Highlight Removal  9-10
  1.3. Thesis Organization  10-12
2 Image Deblocking via Sparse Representation  12-30
  2.1. Introduction  12-13
  2.2. Methods  13-17
    2.2.1. Sparse Representation  14
    2.2.2. KSVD Algorithm  14-16
    2.2.3. Automatic Theshold Estimation  16-17
  2.3. Results  17-29
    2.3.1. Results by Manually Searching the Threshold  18-20
    2.3.2. Results by Automatically Searching the Threshold  20-29
  2.4. Conclusion  29-30
3. Specular Highlight Removal  30-46
  3.1. Introduction  30-31
  3.2. Methods  31-37
    3.2.1. Illumination Chromaticity Estimation  31-34
    3.2.2. Separation of Reflection Components  34-36
    3.2.3. Joint Bilateral Filtering  36-37
  3.3. Results  37-45
  3.4. Conclusion  45-46
4. Blocking Artifact Reduction in 3D Images Based on Sparse Representation  46-56
  4.1. Introduction  46-48
  4.2. Methods  48-50
    4.2.1. 3D Dictionary  48
    4.2.2. 1~(st) Framework  48-49
    4.2.3. 2~(nd) Framework  49-50
  4.3. Results  50-51
  4.4. Conclusion  51-56
5. Discussion and Future Work  56-58
  5.1. Image Deblocking  56
  5.2. Specular Highlight Removal  56-58
References  58-64
Acknowledgements  64-66
Academic Achievements during the Period of Graduate Study  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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