基于稀疏表示的圖像去噪研究_第1頁
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1、分類號：TP391密級：UDC：004學校代碼：11065碩士學位論文基于稀疏表示的圖像去噪研究基于稀疏表示的圖像去噪研究李帥指導教師趙希梅副教授學科專業(yè)名稱計算機科學與技術論文答辯日期2016年6月2日萬方數(shù)據(jù)AbstractMultiplicativenoisearisesinmanyimageapplicationssuchasultrasound(US)imagessyntheticapertureradar(SAR)image

2、s.Itissignaldependent.Therefemultiplicativenoiseremovalbecomesaverychallengingproblem.Howevertraditionalmethodsfmultiplicativenoiseremovaloftencannotkeepstructuraldetailswell.Focusingontheaboveproblemthevariationmodelspa

3、rserepresentationareappliedtomultiplicativenoiseremovalinthispaper.Sparserepresentationcanlearnanadaptivedictionaryfromthedegradedimagewhichcancapturethedistinctiveacteristicoftheiginalimage.Themainwksincludethefollowing

4、aspects:(1)Anonlocaltotalvariation(TV)modelbasedonnonlocalTVnmfRayleighmultiplicativenoiseremovalwasproposed.ByintroducinganauxiliaryvariablethispaperconstructedanapproximationfunctionaldesignedafastSplitBregmanalgithmwi

5、thhighcomputationalefficiency.ExperimentsshowthattheproposedmodelhasasuperiperfmancethantraditionalonesintermsofPeakSignaltoNoiseRatio(PSNR)、StructuralSimilarity(SSIM)subjectivevisualqualityenhancescapabilityofpreserving

6、featuressuchastexturesedges.(2)AnimagerestationmodelthatcombinestheadvantagesofsparserepresentationoverdictionarylearningTVregularizationmethodwasproposedtosolvethemultiplicativenoiseremovalproblem.Anadaptivedictionaryis

7、learnedfromthedegradedimagebyKSVDalgithmwhichcontributestorecovertexturespreservemegeometricalstructures.TVregularizationtermisefficienttokeepsharpedgesreducetheartifactscausedbydictionarylearning.Toeffectivelysolvethisc

8、omplexmodelfunctionalweintroducedtwoauxiliaryvariablestoconstructanapproximationfunctionaldesignedSplitBregmanalgithmtominimizetheenergyfunctional.Bregmanvariablesmakethealgithmstableregularizationparametersdonotneedtobe

9、updatedinBregmaniterationprocess.ThismethodachieveshigherPSNRs、MSSIMslowerMAEs(MeanAbsolutedeviationErrs)preservingmemeaningfulstructuraldetailssuchastexturesshowingabettervisualeffect.(3)Asparserepresentationmodeloverdi

10、ctionarylearningwaspresentedfspecklereductioninUSimages.Thismodelcontainedthreeterms:asparserepresentationpriaTVregularizationtermadatafidelitytermcapturingthestatisticsofRayleighnoise.Tosolvetheoptimizationproblemthefun

11、ctionalwasdecomposedintoseveralsubproblemsbytheSplitBregmanalgithm.ExperimentalresultsonrealUSimagesvalidatethattheproposedmethodisnotonlyabletoremovenoiseeffectivelybutalsoabletopreservereliablyedgesstructuraldetailsoft

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