基于多尺度幾何分析和能量泛函的圖像處理算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、多尺度幾何分析和極小化能量泛函方法是當(dāng)前數(shù)學(xué)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域最具代表性的兩種研究范式,這方面的研究已引起廣大學(xué)者的普遍關(guān)注。一方面新的成果不斷涌現(xiàn),另一方面,已有的成果仍存在許多值得進(jìn)一步研究的問(wèn)題。本文基于這兩種范式,主要提出并解決了以下問(wèn)題: 1、針對(duì)圖像的曲線狀奇異性表征問(wèn)題和Candes單尺度脊波框架的冗余問(wèn)題,利用局部化原理和Donoho構(gòu)造的正交脊波,提出了一種單尺度正交脊波緊框架。該框架不僅保留了Cand

2、es單尺度脊波的方向性,而且具有正交性。另外,針對(duì)邊緣具有一定光滑性的圖像,討論了該框架對(duì)其的非線性逼近性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提單尺度正交脊波在圖像壓縮、圖像恢復(fù)及圖像去噪中均得到較好地應(yīng)用。 2、針對(duì)Starck分解模型在算法復(fù)雜度、紋理表征和噪聲約束諸方面所存在的一些不足,提出一種基于基追蹤的極小化能量泛函模型。該改進(jìn)模型利用第二代曲波和波原子,分別表征含噪圖像中的結(jié)構(gòu)分量和紋理分量,并采用全變差半范約束分片光滑部分的結(jié)構(gòu)性,

3、同時(shí)利用Meyer所建議的廣義齊型Besov范數(shù)對(duì)噪聲分量進(jìn)行約束,最后利用基追蹤去噪算法,對(duì)新模型進(jìn)行迭代求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提能量泛函模型不但對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性,而且能使邊緣和細(xì)小紋理信息保持穩(wěn)定。 3、為了解決多尺度幾何分析在圖像抑噪應(yīng)用中出現(xiàn)的“虛假”效應(yīng)問(wèn)題,提出一種帶變換域約束條件的極小化全變差能量泛函。該能量泛函將多尺度幾何分析和極小化能量泛函方法有機(jī)地結(jié)合起來(lái)。首先對(duì)降質(zhì)圖像利用多尺度幾何分析進(jìn)行相應(yīng)變換和

4、非線性閾值,然后根據(jù)保留的變換系數(shù)確定可行域,從而建立所提能量泛函模型,最后利用投影梯度算法對(duì)其進(jìn)行求解,并以有限脊波變換和第二代曲波變換為例,進(jìn)行了圖像抑噪仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提能量泛函在有效抑噪和保持邊緣的同時(shí),能夠有效地抑制偽吉布斯振蕩、“卷繞”偽直線和“曲波狀”偽曲線等“虛假”效應(yīng),取得了較為理想的視覺(jué)效果。 4、針對(duì)經(jīng)典極小化能量泛函中平衡參數(shù)對(duì)圖像振蕩分量先驗(yàn)信息的過(guò)分依賴(lài)性,首先討論了一類(lèi)更為一般的Meyer

5、分解模型,并證明了解的存在性和唯一性。然后將平衡參數(shù)視為尺度參數(shù),提出一種分級(jí)多尺度極小化能量泛函,并導(dǎo)出一種圖像的多尺度表示方法。同時(shí),對(duì)這一多尺度表示方法的收斂性進(jìn)行了理論分析。最后,利用BV近似W1,1導(dǎo)出一種新的近似求解算法。數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提能量泛函在各類(lèi)圖像處理中均有較好的應(yīng)用。 5、針對(duì)圖像恢復(fù)應(yīng)用中,經(jīng)典全變差正則化方法的階梯效應(yīng)和細(xì)小紋理信息丟失問(wèn)題,從兩種不同視角提出如下解決方案: (1)提出一種

6、自適應(yīng)正則化的極小化能量泛函,將圖像分解為結(jié)構(gòu)分量和振蕩分量,其中對(duì)結(jié)構(gòu)分量的正則化是通過(guò)TV光滑化和各向同性光滑化之間的插值得到,即依據(jù)圖像局部特征進(jìn)行一種自適應(yīng)正則化:振蕩分量被置于div(BMO)空間中加以討論。此外,我們對(duì)所提能量泛函解的存在唯一性進(jìn)行了理論證明,并導(dǎo)出其相應(yīng)的Euler-Lagrange方程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提能量泛函在實(shí)際圖像分解應(yīng)用中,不但能夠較好地保持邊緣和細(xì)小紋理,而且有效地抑制了階梯效應(yīng)。 (

7、2)利用Meyer的振蕩模式分解理論,提出了一種磨光流場(chǎng)的全變差正則化抑噪方法。該方法首先引入負(fù)指數(shù)Hilbert-Sobolev范數(shù)來(lái)度量逼近項(xiàng),對(duì)圖像水平曲線的法向量場(chǎng)進(jìn)行全變差正則化磨光,然后構(gòu)造一個(gè)曲面擬合能量泛函,對(duì)磨光后的流場(chǎng)進(jìn)行擬合。最后,導(dǎo)出各能量泛函所對(duì)應(yīng)的Euler-Lagrange方程,并利用有限差分法進(jìn)行數(shù)值求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在有效去噪的同時(shí),能夠較好地保持邊緣和紋理信息,并且使階梯效應(yīng)也得到有效地抑制。

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