圖像結(jié)構(gòu)保持的變分PDE處理模型及應用研究.pdf

1、圖像處理中圖像恢復等不適定反問題的研究，掀起了一股研究基于變分偏微分方程(變分PDE)的圖像處理模型與方法的熱潮。如何在圖像處理過程中有效地保持圖像重要邊緣等幾何結(jié)構(gòu)和紋理細節(jié)視覺特征是其中一個重要的研究課題，也成為圖像處理領(lǐng)域中的一個研究熱點。 本文以圖像恢復為應用背景，以圖像結(jié)構(gòu)保持的變分PDE處理模型為研究主線，在比較全面地概述國內(nèi)外變分PDE圖像恢復模型和算法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對基于局部和上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動和非局部化思想展開

2、研究，主要內(nèi)容包括基于局部與上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動的PDE模型與圖像恢復算法、結(jié)構(gòu)保持的全變差模型及其自適應保真項，以及非局部正則化的圖像恢復模型研究，取得了如下成果： 在局部與上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動的PDE模型方面，首先研究了經(jīng)典的線性擴散與非線性各向異性擴散偏微分方程，通過實驗對比分析了其濾波機制和去噪性能；然后從圖像中結(jié)構(gòu)上的不連續(xù)類型出發(fā)，通過引入定義局部結(jié)構(gòu)與上下文結(jié)構(gòu)的兩種不連續(xù)度量建立雙重加權(quán)機制，推導了自適應平滑的迭代算法，大量

3、實驗結(jié)果證明了局部結(jié)構(gòu)與上下文結(jié)構(gòu)驅(qū)動機制能提高圖像邊緣結(jié)構(gòu)保持性能。 在結(jié)構(gòu)保持的全變差模型及基于自適應保真項的改進TV模型方面，在經(jīng)典的TV模型基礎(chǔ)上，研究了紋理保持的自適應保真項，并根據(jù)數(shù)值離散化的模型進行實驗，結(jié)果表明經(jīng)過改進的模型能夠更好地在去噪過程中有效保持圖像的紋理結(jié)構(gòu)。 在非局部正則化的圖像恢復模型方面，首先介紹了非局部均值濾波，其次利用非局部的思想給出了兩種正則化函數(shù)，根據(jù)變分方法推導出這兩種函數(shù)的Eu