基于图像特征的全变分型图像复原问题

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图像处理技术是指有效地处理降质图像的一种技术,随着它的迅速发展,图像处理逐步成为人们感知世界的重要途径.图像复原、图像分割和图像增强等都属于图像处理的范围.图像复原是指通过分析所获得的先验信息,用数字模型拟合退化图像进而反演出原始图像的信息.本论文主要研究图像复原问题.第一章介绍了数字图像处理和图像复原的研究背景以及现状.第二章简要罗列了一些预备知识和一些符号的记法.第三章主要研究了基于全变分正则化模型的复原方法.图像的像素值通常代表图像的物理能量,理论上是非负的,我们在本章给出了双侧约束的TV-L2模型.针对此模型,提出了用交替方向乘子法来求解,并且在迭代过程中,利用偏差原则自适应的调整正则化参数.相应的数值试验证明了该模型和算法对模糊图像有很好的处理效果.第四章中我们提出了一个基于高阶全变分正则化的双侧约束图像去模糊模型,并使用交替Bregman方法来求解.数值试验说明了该模型和算法能够得到有效的复原结果.第五章简要总结了本文的工作并提出了进一步的研究方向.
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