本征图像分解方法与应用研究

发布时间：2017-07-01 19:23

  本文关键词：本征图像分解方法与应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文针对本征图像分解问题,首先提出了基于分层分解结构,利用零范数稀疏表示建立非局部像素间反射率上关联关系的单幅图像本征图像分解方法。本方法能够以无监督的方式构建非局部像素间反射率上的关联关系,因此相较于以往完全基于局部特征的方法,本方法能够捕捉全局反射率上的关联关系,得到全局一致的反射率层图像。并且分层的分解结构使得本方法分解效率更高且不过度依赖于色度特征,因此对真实场景的图像分解更加鲁棒。此外,加上光照均匀变化约束和全局亮度尺度约束,本方法的本征图像分解模型可以推导成一个有闭形式解的二次函数最小化问题。与其它方法在标准数据集和自然图像上的比较验证了本文单幅图像本征图像分解方法的有效性。其次,本文提出多幅图像协同本征图像分解的概念,即对有相同前景,背景、光照任意的多幅图像进行联合本征图像分解,要求分解得到的多幅反射率层图像中相同前景的反射率值保持一致,即有相同的颜色及亮度。本文采用超像素表示反射率层图像,然后基于零范数稀疏表示,以统一的框架构建出图像内部和图像之间超像素间反射率上的关联关系。最后基于单一颜色光的图像形成模型,光照均匀变化约束、亮度尺度约束和得到的超像素在反射率层上的关联关系共同构建了协同本征图像分解模型。在多组自然图像上的实验结果证明了本文协同本征图像分解的有效性。此外,本文将协同本征图像分解应用到微小变化检测中的光照一致化和协同显著性检测问题中。
【关键词】：本征图像分解 零范数稀疏表示 分层分解结构 协同本征图像分解 超像素 闭形式的解
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题背景8-10
• 1.2 研究内容及目标10
• 1.3 本文贡献10
• 1.4 论文结构10-12
• 第二章 国内外研究现状12-18
• 2.1 本征图像分解12-14
• 2.2 相关技术14-16
• 2.2.1 稀疏表示14-15
• 2.2.2 超像素表示15-16
• 2.3 评价方法16-18
• 第三章 单幅图像本征图像分解18-28
• 3.1 分解模型18-20
• 3.2 基于零范数稀疏表示构建反射率层约束20-21
• 3.3 分层分解结构21-22
• 3.4 模型求解22-23
• 3.5 实验结果与分析23-28
• 第四章 多幅图像协同本征图像分解28-37
• 4.1 基于单一颜色环境光的图像模型30-31
• 4.2 Co-retinex协同本征图像分解模型31-32
• 4.3 基于零范数稀疏表示构建多幅图像反射率层约束32-34
• 4.4 超像素特征表示34
• 4.5 实验结果与分析34-37
• 第五章 协同本征图像分解应用37-43
• 5.1 微小变化检测中的光照一致化37-39
• 5.1.1 光照一致化37-38
• 5.1.2 微小变化检测结果38-39
• 5.2 协同显著性检测39-43
• 第六章 总结与展望43-45
• 6.1 总结43
• 6.2 展望43-45
• 参考文献45-49
• 发表论文和参加科研情况说明49-50
• 致谢50-51

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本文编号：507185