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基于偏微分方程的图像降噪算法研究

作　者: 周浩
导　师: 韩斌
学　校: 江苏科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 图像去噪 偏微分方程 “自蛇”模型 方向扩散
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 151次
引　用: 1次
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内容摘要


数字图像作为媒介,已经成为信息时代不可或缺的信息来源。实际获得的图像在形成,传输,接收和处理的过程中,不可避免的存在各种类型的干扰。噪声恶化了图像质量,使图像模糊,特征淹没,给边缘检测,图像分割,特征提取,图像的压缩和编码等这些后继分析带来困难。因此,滤除噪声,尽可能的复原原始图像是数字图像处理中最重要、最基本的研究课题之一,具有重要的理论价值和实际意义。近十年多来,偏微分方程(PDEs)的理论和方法在图像处理各领域的应用越来越引起了人们的关注。本文在现有基于偏微分去噪模型的基础上,对模型的线性扩散、非线性扩散和保真项进行了具体的研究,结合“自蛇”(self-snake)去噪模型,提出了一种基于改进“自蛇”模型的图像去噪。主要完成的工作如下:(1)文中首先介绍了图像并讨论了图像去噪的意义,研究了图像的噪声类型以及传统的图像去噪方法,说明了应用偏微分理论进行图像去噪的优点。传统的图像去噪方法存在一个缺陷,在滤除噪声的同时也会模糊图像,使一些图像的纹理、边缘等重要信息丢失。而使用基于偏微分方程的图像去噪方法不仅可以滤除图像的噪声,同时还可以保护图像的细节信息,并具有一定的稳定性。灵活多样的数值方案也为图像去噪处理的数值计算给予极大的帮助。(2)文中首先对前人提出的经典的变分图像去噪模型:线性热扩散模型、P-M模型,TV模型,“自蛇”模型分析了它们的优缺点,选择“自蛇”模型进行深入研究,结合TV模型的保真项和方向曲率模值,然后提出了一种基于改进“自蛇”模型的图像去噪方法,并对改进的模型进行离散化和数值实现。(3)对上述的图像去噪模型用MATLAB进行仿真实验,通过图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。实验结果表明用该方法能在保持细节信息的基础上,对图像进行高PNSR值的滤波去噪,同时尽可能的缩短算法运行时间,通过理论分析和对比试验表明,改进后的模型具有较好的去噪效果。最后,对本文所做的工作进行总结,并对改进模型中尚未解决的问题进行了展望。

全文目录


摘要  2-3
Abstract  3-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 图像、数字图像与数字图像处理  9-11
  1.2 论文选题的背景与研究意义  11-12
  1.3 偏微分方程理论在图像去噪中的应用  12-14
  1.4 论文的章节安排  14
  1.5 论文中的符号及说明  14-15
第2章 图像去噪方法的研究现状  15-23
  2.1 图像噪声类型  15-18
    2.1.1 高斯噪声  15-16
    2.1.2 重尾分布噪声  16-17
    2.1.3 椒盐噪声  17
    2.1.4 量化噪声  17-18
  2.2 图像去噪的传统方法  18-23
    2.2.1 均值滤波  18
    2.2.2 中值滤波  18-19
    2.2.3 维纳滤波  19
    2.2.4 频率低通滤波  19-21
    2.2.5 小波阈值去噪  21-23
第3章 基于偏微分方程的图像去噪  23-40
  3.1 尺度空间  23-25
    3.1.1 尺度空间的定义  23-24
    3.1.2 尺度空间的性质  24-25
  3.2 泛函、变分原理与梯度下降流  25-27
  3.3 基于偏微分方程的数字图像滤波模型  27-40
    3.3.1 基于物理学的热扩散  27-30
    3.3.2 线性扩散与图像线性滤波  30
    3.3.3 Perona-Malik 方程及其推广模型  30-33
    3.3.4 方向扩散与“自蛇”模型  33-37
    3.3.5 图像滤波的全变分模型（Rudin-Osher-Fatemi 模型）及其推广  37-40
第4章 基于改进“自蛇”模型的图像滤波  40-46
  4.1 改进模型的建立  40-41
  4.2 改进模型的离散化与数值实现  41-46
第5章 试验仿真结果与评价分析  46-51
  5.1 MATLAB 简介  46
  5.2 实验环境与图像质量评价方法  46-48
  5.3 仿真实验与实验结果分析  48-51
第6章 工作总结与展望  51-53
  6.1 论文工作总结  51
  6.2 工作展望  51-53
参考文献  53-55
攻读硕士期间发表的学术论文  55-56
致谢  56-57
详细摘要  57-61

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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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