基于貝葉斯理論的圖像復(fù)原算法研究.pdf

1、圖像復(fù)原是圖像處理的核心問題之一，它解決的主要問題是怎樣根據(jù)實際退化的圖像信息，設(shè)計相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型及其求解算法，以達(dá)到復(fù)原原始清晰圖像的目的。如何根據(jù)圖像的降質(zhì)過程，以及圖像先驗信息構(gòu)建出估計點擴散核函數(shù)與圖像復(fù)原的數(shù)學(xué)模型，一直都是相關(guān)研究人員所要解決的關(guān)鍵問題。本文在總結(jié)圖像復(fù)原基本理論知識，圖像復(fù)原質(zhì)量評價，以及貝葉斯方法在圖像復(fù)原中應(yīng)用的最新研究進展基礎(chǔ)上，主要從以下幾個方面展開研究:
　　 首先，從圖像復(fù)原的基本數(shù)學(xué)模

2、型出發(fā)，分別介紹了圖像復(fù)原中的常見數(shù)學(xué)問題。主要有圖像復(fù)原的一般退化模型以及圖像復(fù)原先驗?zāi)Ｐ偷慕ⅲ治龅玫奖疚难芯繄D像復(fù)原問題，總結(jié)起來就是要解決兩個重要問題:
　　 (1)在圖像退化過程中，先驗知識掌握的程度是如何影響復(fù)原結(jié)果的;
　　 (2)設(shè)計什么類型的算法，對圖像進行反退化處理，以便得到原始的高質(zhì)量清晰圖像，從而達(dá)到復(fù)原目的。
　　 其次，基于貝葉斯理論的圖像復(fù)原理論是本文研究的核心。本文分別對圖像復(fù)原

3、中的最大似然估計、最大后驗估計及貝葉斯估計的基本理論進行推理證明，重點闡述了改進貝葉斯方法估計的詳細(xì)過程，最后提出了去振鈴效應(yīng)的分區(qū)域檢測和Fuzzy濾波器結(jié)合的方法。
　　 最后，提出了圖像復(fù)原中的貝葉斯參數(shù)估計的常見算法。從參數(shù)估計的一般理論及圖像的先驗分布入手，結(jié)合圖像復(fù)原問題中的經(jīng)典參數(shù)估計問題，提出了貝葉斯理論下圖像復(fù)原算法的數(shù)學(xué)描述，并且用實證分析法進行了數(shù)學(xué)實驗。
　　 由于圖像復(fù)原問題的復(fù)雜性及實際產(chǎn)生模