图像去噪的ROF模型的理论分析与算法研究

发布时间：2021-01-04 22:16

　　图像是人们获取信息的重要来源之一。由于受到成像、传输以及存储等技术的限制,图像往往会受到噪声的污染而变得模糊,因此,如何去除图像中的噪声,即图像去噪,一直是图像处理领域中的一项具有挑战性和现实意义的工作。传统的图像去噪方法是建立在线性系统的基础上运用逆滤波的方法来复原图像,但这种方法会平滑边缘信息,尤其是在噪声较强时,可能会出现“振铃”现象。Rudin,Osher和Fatemi在文献[Nonlinear total variation based noise removal algorithms.Physica D,1992,60（1-4）:259-268]中提出了一个经典的全变差（Total Variation,TV）去噪模型,即著名的ROF模型。该模型具有保边界平滑的作用,对图像边缘有更强的保护能力,因此被广泛应用于图像处理的众多领域,如图像复原、图像分割、图像放大等等。在原始文献中,作者没有给出模型解的存在唯一性的理论证明。此外,他们使用显式有限差分方案离散模型对应的梯度下降流方程,但由于CFL（Courant-Friedrichs-Lewy）条件的限制,这种显式有限差分方案的时... 

【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：48 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

x,t平面网格剖分Fig2.1x,tplanargrids

三种噪声的例子第一行：原图；第二行：高斯噪声；第三行：泊松噪声；第四行：椒盐噪声Fig3.1ThreetypesofnoiseRow1:originalimages;Row2:Gaussiannoise;Row3:Poissonnoise;Row4:SaltandPeppernoise.

三种算法对十一幅图像的高斯去噪结果

【参考文献】：
博士论文
[1]图像增强的变分模型与数值计算[D]. 王伟.重庆大学 2017



本文编号：2957466