【摘 要】
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随着当今互联网的快速发展,深度图作为一种反映三维立体场景的图像类型,越来越成为一个比较热门的研究,并被广泛应用于计算机视觉中的不同领域。但是深度图在采集的过程中会
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随着当今互联网的快速发展,深度图作为一种反映三维立体场景的图像类型,越来越成为一个比较热门的研究,并被广泛应用于计算机视觉中的不同领域。但是深度图在采集的过程中会由于外界环境以及传感器的影响通常会含有一些污渍比如噪声,这会严重影响与深度图相关的应用的性能,因此设计一套适用于深度图的去噪算法显得尤为重要。近些年来探索图像内部特性的方法逐渐成为主流的去噪算法,本文主要以探索图像内部自相似特性的图模型为基础,首先引入图像内部的稀疏特性,提出了联合图模型与稀疏表示的去噪方法。在探索自相似性和稀疏性的联合方法中,通过将图像块的每一个向量看成是一个节点构造出了基于向量的对偶图模型,同时在求解联合方程时采用了凸优化中经典的分离Bregman迭代算法(SBI)进行求解,极大地提高了求解的效率和速度。为进一步拓展联合图模型的去噪方法,本文通过引入图像的低秩特性并提出了联合图模型与核范数的方法。在探索自相似性和低秩性的方法中,通过流行学习的方法提出了基于学习的图模型,在求解联合方程时时采用了交替方向乘子分解算法(ADMM)进行凸优化求解,同时在子问题的求解上提出了一种新型的快速阈值算法,最后提出了一种总体正则化方法对去噪结果进一步优化。最终的实验结果表明了提出的两种联合图模型的去噪方法比国内外经典的去噪方法如BM3D、NLM、WNNM等在主观效果上保留了更清晰的边缘,在客观结果上获得了更高的峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)。
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