基于正则化方法的图像复原算法研究

发布时间：2017-05-19 16:06

  本文关键词：基于正则化方法的图像复原算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：图像侦查是公安机关各类案件侦破处理过程中搜集证据、提取线索的重要手段,随着平安城市建设的深入发展和视频监控网络的不断规模化,海量的视频图像等信息资源被方便快捷的获取。然而图像在采集传输的过程中,受到了设备、环境、人为等因素的影响,获得的图像质量参差不齐,其中模糊图像占据了图像和视频资料的很大比例。公安办案人员无法从模糊的视频图像中判别案发现场细节,如犯罪嫌疑人面部特征的辨认,肇事车辆车牌号码的辨识等,从而影响了办案人员的判案断案,模糊的视频图像同样也无法成为日后法庭定案的现场取证资料。从模糊的图像中恢复出清晰的、高质量的图像,协助公安人员的判案断案,服务于公共治安防控、案件侦破、情报研判等警务工作,是公安研究领域一个亟需解决的重要问题。因此,本文围绕各种形式的模糊图像复原问题展开了深入的研究,综合理论分析、模型建立、算法设计以及实验验证等多个方面来解决相关问题,主要工作及创新点如下:第一,加性噪声污染图像的去噪方法研究。针对图像在采集、传输及存储过程中受到噪声干扰而降质的问题,本文提出了两种结合变换域估计和空域平滑的去噪算法。基于新的多尺度变换工具金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)具有方向选择性、低冗余度、分解灵活且完全重构等良好的特性,同时充分利用PDTDFB系数间的相关性,提出了两种PDTDFB域图像统计去噪模型:基于贝叶斯最小二乘法的PDTDFB域高斯尺度混合模型和基于最大后验估计的PDTDFB域多变量收缩模型。进一步在空域结合非局部均值滤波消除PDTDFB域去噪后的划痕效应,获得更高质量的视觉效果和客观评价。不同污染程度的噪声图像复原实验表明了本文所提出两种方法的有效性。第二,已知点扩展函数模糊图像的非盲复原方法研究。在空间移不变点扩展函数已知的条件下,本文提出了一种基于空间-变换域上联合权重各向异性总变分(WATV)正则化和剪切波(Shearlet)稀疏表示的图像复原模型。空间域的WATV增强了对图像边缘的保护,克服了传统总变分的阶梯效应。Shearlet变换对图像的稀疏表示能够最优地刻画纹理和细节特征。将两者联合所得的复合模型嵌入到正则化框架下,构造出新的非凸目标函数。针对该函数的求解,提出了一个基于多变量迭代最小化的分裂布雷格曼(splitbregman)算法,将原始目标函数的优化问题解耦为几个简单的子问题进行交替迭代地求解,且每个子问题都存在闭式解。通过运动、高斯和均值点扩展函数卷积且叠加噪声产生的三类模糊图像的复原实验,验证提出方法的有效性和鲁棒性。第三,全局运动模糊图像的盲复原方法研究。针对成像设备与目标场景间相对运动所产生的单张图像全局运动模糊,本文提出一种基于0范数多正则化的两步骤图像盲复原算法。点扩展函数估计阶段,利用0范数具有大边缘保持和小边缘抑制的优势来刻画自然图像梯度的稀疏特性,同时在图像梯度约束上增加一个自适应边缘选择权重函数,增强对大边缘的保持。为了保证点扩展函数的连续平滑性和稀疏性,减少点扩展函数中噪声的影响,构造了一个结合0范数和2范数的点扩展函数约束正则项。将多个约束嵌入到正则化框架下,得到了基于0范数的点扩展函数估计复合模型。在交替最小化框架下,利用了分裂bregman算法和半二次分裂法则对提出的模型进行高效地数值求解,估计出准确的点扩展函数。图像复原阶段,提出了具有振铃抑制功能的非盲复原方法实现最终的图像复原。第四,局部运动模糊图像的盲复原方法研究。针对成像设备固定,拍摄场景中的主要目标对象运动而导致的局部运动模糊,本文提出了基于模糊区域自动检测、模糊区域分割、以及图像合成修补多步骤处理流程的局部运动模糊图像复原方法。提出的方法首先将局部模糊图像分块,计算块的奇异值分解模糊指标,依据指标范围区分出图像的模糊区域和清晰区域;接下来根据检测结果利用数字抠图技术的closed-formmatting算法计算图像的alpha通道图,根据alpha通道图将原图分割为仅包含模糊区域和仅包含清晰区域的两张图像;进而利用本文提出的全局运动模糊图像盲复原算法复原模糊图像,并将复原后的图像与分割所得的清晰图像合成及修补,得到最终的复原结果。最后,为了将本文所提出的多个算法应用到实际问题的解决中,对自然环境下采集的模糊图像进行了复原实验。实验结果证明了本文所研究算法的有效性和实用性,能够为公安机关的图像侦查工作中的模糊图像复原提供了理论基础和技术支撑。
【关键词】：图像去噪 图像非盲复原 图像盲复原 运动模糊 正则化
【学位授予单位】：上海大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-38
• 1.1 研究背景及意义16-22
• 1.2 图像复原问题的研究现状22-30
• 1.2.1 图像去噪23-26
• 1.2.2 图像去模糊26-30
• 1.3 图像复原技术研究中所存在的问题30-32
• 1.4 本文主要研究内容32-34
• 1.5 论文章节安排34-38
• 第二章 图像复原的基本理论与方法38-60
• 2.1 图像降质模型研究38-46
• 2.1.1 噪声降质模型39-42
• 2.1.2 模糊降质模型42-46
• 2.2 经典图像复原方法46-49
• 2.3 正则化图像复原方法49-56
• 2.4 统计推断的图像复原方法（贝叶斯图像复原方法）56-57
• 2.5 图像复原质量的评价标准57-59
• 2.6 本章小结59-60
• 第三章 结合PDTDFB变换域估计和空域平滑的噪声降质图像复原60-84
• 3.1 引言60-62
• 3.2 多尺度变换域PDTDFB基本理论62-64
• 3.3 两种PDTDFB变换域去噪模型的提出64-72
• 3.3.1 提出的模型一：PDTDFB域高斯尺度混合模型64-67
• 3.3.2 提出的模型二：PDTDFB域多变量收缩模型67-72
• 3.4 两种结合PDTDFB变换域估计和空域滤波的去噪算法72-75
• 3.4.1 非局部均值滤波72-73
• 3.4.2 两种去噪算法的流程73-75
• 3.5 实验结果75-82
• 3.5.1 实验说明75
• 3.5.2 结果比较和分析75-80
• 3.5.3 参数影响分析80-82
• 3.6 本章小结82-84
• 第四章 基于空间-变换域的联合稀疏正则化模型的图像非盲复原84-106
• 4.1 引言84-87
• 4.2 预备知识87-91
• 4.2.1 权重各向异性总变分WATV87-89
• 4.2.2 剪切波Shearlet基本理论89-91
• 4.3 联合稀疏正则化模型的提出91-92
• 4.4 联合稀疏正则化模型的优化求解92-95
• 4.4.1 多变量的分裂Bregman迭代复原算法92-94
• 4.4.2 算法整体流程94-95
• 4.5 实验结果95-105
• 4.5.1 实验说明95-96
• 4.5.2 结果比较和分析96-103
• 4.5.3 参数影响分析103-104
• 4.5.4 算法时间性能比较104-105
• 4.6 本章小结105-106
• 第五章 快速的L0范数正则化两步骤运动模糊图像盲复原106-130
• 5.1 引言106-109
• 5.2 运动模糊图像盲复原步骤一：点扩展函数估计109-115
• 5.2.1 基于L0范数多正则化约束模型的提出109-111
• 5.2.2 模型的优化求解111-115
• 5.3 运动模糊图像盲复原步骤二：最终图像复原115-117
• 5.3.1 抑制振铃效应的非盲复原115-116
• 5.3.2 整体算法流程描述116-117
• 5.4 实验结果117-127
• 5.4.1 实验说明117-119
• 5.4.2 结果比较与分析119-125
• 5.4.3 模糊核约束分析125-127
• 5.4.4 算法时间性能比较127
• 5.5 本章小结127-130
• 第六章 两类运动模糊图像的复原应用研究130-152
• 6.1 引言130-132
• 6.2 局部运动模糊图像的复原132-146
• 6.2.1 模糊区域检测132-137
• 6.2.2 模糊区域分割137-141
• 6.2.3 局部运动模糊图像复原实验141-144
• 6.2.4 算法流程描述144-146
• 6.3 实拍两类运动模糊图像的复原应用146-150
• 6.3.1 实拍局部运动模糊图像的复原应用146-148
• 6.3.2 实拍全局运动模糊图像的复原应用148-150
• 6.4 本章小结150-152
• 第七章 结论与展望152-158
• 7.1 全文工作总结152-153
• 7.2 论文的创新点153-154
• 7.3 未来工作展望154-158
• 参考文献158-168
• 作者在攻读博士学位期间发表的论文168-170
• 作者在攻读博士学位期间的获奖情况170-172
• 致谢172-174

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 高国荣;许录平;冯冬竹;;利用非抽样Shearlet域GSM模型进行图像去噪[J];武汉大学学报(信息科学版);2013年07期

2 闫河;李刚;张小川;;复数Curvelet变换域复数高斯尺度混合图像降噪[J];信息与控制;2009年06期

3 韩亮;李勇明;温罗生;蒲秀娟;王星;;基于非下采样Contourlet域高斯尺度混合模型的图像降噪[J];光电子.激光;2009年08期

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6 汪雪林,韩华,彭思龙;基于小波域局部高斯模型的图像复原[J];软件学报;2004年03期

  本文关键词：基于正则化方法的图像复原算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：379135